Neste conteúdo, demonstramos uma metodologia de análise territorial utilizando o ArcGIS Pro e os recursos de inteligência artificial do Assistente ArcGIS para acelerar etapas de processamento, classificação e geração de indicadores espaciais. A partir da análise de infraestrutura urbana (energia elétrica, abastecimento de água e pavimentação) e de fatores ambientais (APPs e áreas suscetíveis a escorregamentos), foram construídos índices que auxiliam na priorização de áreas para regularização.

Em seguida, utilizamos o ArcGIS Business Analyst para complementar a análise com informações sobre acesso a serviços essenciais, como saúde, educação e segurança pública, ampliando a visão sobre a inserção urbana de cada área. Por fim, os resultados são organizados e comunicados por meio do ArcGIS StoryMaps, demonstrando como a combinação entre inteligência geográfica, análise espacial e inteligência artificial pode apoiar processos de regularização fundiária mais eficientes e orientados por dados.

Estrutura do conteúdo:

Nesta trilha, abordamos todo o fluxo de análise para priorização de áreas de regularização fundiária.

Parte 1 (00:00:00 – 00:26:41) – ArcGIS PRO: preparação dos dados, identificação das áreas irregulares e análise de infraestrutura e restrições ambientais, construção dos indicadores territoriais, classificação das áreas e definição da prioridade de regularização, utilizando ArcGIS Pro.

Parte 2 (00:26:45 – 01:07:00) – ArcGIS Business Analyst: enriquecimento da análise com ArcGIS Business Analyst, incorporando informações sobre acesso a serviços essenciais, como saúde, educação e segurança.

Parte 3 (01:07:00 – 01:15:27) – ArcGIS StoryMaps: organização e comunicação dos resultados por meio do ArcGIS StoryMaps.

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Material Complementar:

• Assistentes de IA
  • vídeo: Laboratório – Menos cliques, mais resultados: produtividade com assistentes de IA no ArcGIS – Sucesso do Cliente IMG
  • artigo: Configure AI assistants—ArcGIS Online Help | Documentation
• ArcGIS Business Analyst :
  • vídeo: ArcGIS Business Analyst/Planejamento e tomada de decisão baseada em dados – Sucesso do Cliente IMG
  • vídeo: ArcGIS Business Analyst – Sucesso do Cliente IMG
  • artigo: Visão geral do assistenteBusiness Analyst (visualização)—Ajuda do ArcGIS Business Analyst | Documentação
• ArcGIS Story Maps:
  • vídeo: Laboratório ArcGIS na Prática – ArcGIS StoryMaps: Os primeiros passos para contar uma boa história – Sucesso do Cliente IMG
  • artigo:ArcGIS StoryMaps assistant (preview) | ArcGIS StoryMaps Help
• Regularização Fundiária:
  • vídeo: Trilha de Conhecimento: Identificação de Áreas Irregulares com Deep Learning no ArcGIS – Sucesso do Cliente IMG
  • artigo: Regularização Fundiária com Inteligência Geográfica: como estruturar o processo com ArcGIS | ArcGIS, Mapeamento, GIS (SIG), Geolocalização, Geotecnologia e Negócios

Nesta trilha de conhecimento, exploraremos imagens de alta resolução e dados vetoriais, estruturando um ambiente de trabalho adequado no ArcGIS, mesmo para quem ainda não possui experiência prévia com a plataforma. A partir disso, aplicaremos modelos de Deep Learning já disponíveis, com foco em sua correta configuração e execução.

Também realizaremos o processamento e refinamento dos resultados gerados pelo modelo, utilizando ferramentas de análise espacial para garantir maior qualidade e consistência nos dados finais, tornando-os prontos para uso em análises, cruzamentos e apoio à tomada de decisão.

Acompanhe nossa trilha de conhecimento para aprender a utilizar o Deep Learning dentro do ArcGIS de forma prática e aplicada, potencializando suas análises espaciais e ampliando suas possibilidades de uso da inteligência geográfica!

Bons estudos !

Você vai aprender como realizar a limpeza dos dados, removendo inconsistências e refinando os resultados por meio de ferramentas como Select By Location, Select By Attributes e Delete Field. Também veremos como ajustar as geometrias com Regularize Building Footprint e agrupar as edificações em manchas de ocupação utilizando Aggregate Polygon.

Por fim, vamos integrar esses dados com outras camadas, como lotes aprovados e limites territoriais, utilizando Spatial Join, permitindo identificar possíveis áreas de ocupação irregular. Essa etapa é fundamental para transformar os resultados do modelo em insumos práticos para análises urbanas e apoio à tomada de decisão.

Materiais Extras:

Análise e Geoprocessamento no ArcGIS Pro: Perguntas Frequentes

Preparar dados—ArcGIS Pro | Documentação

Análise e Geoprocessamento no ArcGIS Pro: Perguntas Frequentes

Localizar por Atributos e Localização—ArcGIS Online | Documentação

Você vai aprender como preparar o ambiente para uso das bibliotecas de Deep Learning no ArcGIS Pro, realizar o download de modelos pré-treinados disponíveis no ArcGIS Living Atlas da Esri e configurar corretamente a ferramenta Detect Objects Using Deep Learning. Também abordaremos os principais parâmetros da ferramenta, como threshold, tamanho de lote e área de processamento, que influenciam diretamente na qualidade dos resultados.

Ao final desta etapa, teremos uma camada com as edificações detectadas automaticamente, que servirá como base para a identificação de áreas de ocupação irregular nas próximas fases da análise.

Materiais Extras:

GitHub – Esri/deep-learning-frameworks: Installation support for Deep Learning Frameworks for the ArcGIS System · GitHub

Home | ArcGIS Living Atlas of the World

Modelos de aprendizado profundo em ArcGIS—ArcGIS Pro | Documentação

Train a model using automated deep learning | Documentation

Você vai aprender como criar um Mosaic Dataset, entender suas vantagens em relação a outras abordagens e quando utilizar ferramentas como Mosaic To New Raster. Também veremos como configurar corretamente a visualização das imagens, ajustar escalas e garantir que os dados estejam prontos para uso em processos mais avançados.

Essa etapa é essencial para viabilizar a aplicação do Deep Learning, já que os modelos dependem de dados raster organizados e padronizados. Um mosaico bem estruturado permite trabalhar com grandes volumes de imagens de forma eficiente, servindo como base para a detecção automática de edificações nas próximas etapas da trilha.

Materiais Extras:

Comece a usar o ArcGIS Pro | Documentação

Preparar dados—ArcGIS Pro | Documentação

Instruções: Mesclar Vários Conjuntos De Dados Raster Em Um Novo Conjunto De Dados Raster N

Criar e usar um conjunto de dados mosaico | Documentação

Você vai aprender como estruturar seus dados corretamente, realizar o download e organização dos arquivos, configurar projeções, validar geometrias e trabalhar com a tabela de atributos. Também veremos como utilizar ferramentas como Check Geometry, Project, Add Field e Field Calculator, fundamentais para garantir que os dados estejam prontos para uso.

Antes de avançarmos para a aplicação do Deep Learning, é essencial entender que a qualidade dos resultados depende diretamente da qualidade dos dados de entrada. Um fluxo bem estruturado desde o início evita erros, retrabalho e garante maior confiabilidade nas análises espaciais

Materiais Extras:

Comece a usar o ArcGIS Pro | Documentação

Preparar dados—ArcGIS Pro | Documentação

Ao longo da trilha, serão apresentados os objetivos, principais funcionalidades e tipos de problemas que podem ser resolvidos com cada extensão, ajudando você a entender quando e por que utilizá-las em seus projetos.

As extensões abordadas nesta trilha são:

• 3D Analyst – para análise e visualização de dados em ambientes tridimensionais
• Data Reviewer – voltada à validação e garantia da qualidade dos dados geográficos
• Geostatistical Analyst – para análises estatísticas espaciais e modelagem de fenômenos contínuos
• Image Analyst – focada no processamento e análise de imagens e dados raster avançados
• Network Analyst – destinada à análise de redes, rotas, acessibilidade e fluxos
• Spatial Analyst – base para análises espaciais raster, modelagem e tomada de decisão multicritério

O objetivo desta trilha não é explorar todas as ferramentas em profundidade, mas fornecer um overview claro e prático das capacidades de cada extensão, permitindo que você identifique quais delas melhor se aplicam às suas necessidades técnicas, seja em projetos de planejamento, infraestrutura, meio ambiente, logística, mineração, agronegócio ou gestão pública.

Siga para os vídeos e descubra como as extensões do ArcGIS Pro podem potencializar suas análises espaciais e apoiar decisões mais técnicas, reprodutíveis e confiáveis.

Bons estudos!

Referência: Extensão ArcGIS 3D Analyst no ArcGIS Pro—ArcGIS Pro | Documentação

Referência: Get started with ArcGIS Data Reviewer—ArcGIS Pro | Documentation

Artigo: Data Quality Matters

Poster: data-reviewer-pro-poster.pdf

Referências: Get started with Geostatistical Analyst in ArcGIS Pro—ArcGIS Pro | Documentation

Referências: Introduction to the ArcGIS Pro Image Analyst extension—ArcGIS Pro | Documentation

Para aprofundar:

Laboratório ArcGIS na Prática – Inteligência Artificial para Análises Geoespaciais – Sucesso do Cliente IMG

Laboratório – Transformando Imagens em Respostas: Sensoriamento Remoto com ArcGIS – Sucesso do Cliente IMG

Referências: Introduction to the ArcGIS Network Analyst extension—ArcGIS Pro | Documentation

Laboratório ArcGIS na Prática – ArcGIS Network Analyst – Sucesso do Cliente IMG

Trilha de Conhecimento – ArcGIS Network Analyst – Sucesso do Cliente IMG

Referências: What is the ArcGIS Spatial Analyst extension?—ArcGIS Pro | Documentation

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Material Complementar:

ArcGIS Field Maps – Sucesso do Cliente IMG

Criando um modelo de caderneta digital com o ArcGIS Field Maps – Workshop – Sucesso do Cliente IMG

Esta trilha de conhecimento foi desenvolvida para apresentar, de forma prática e integrada, um fluxo completo de trabalho voltados à coleta de dados, automação de processos, gestão de tarefas e visualização estratégica.

Acompanhe nossa trilha para aprender a utilizar a integração de aplicativos ArcGIS de maneira eficiente e eficaz, potencializando suas análises e decisões.

Trabalharemos um fluxo completo, desde a produção de um formulário de campo a um painel de gestão integrado. Você aprenderá a:

1. Criar um formulário no ArcGIS Survey 123.
2. Configurar um webhooks, ferramenta de automatização no Survey 123.
3. Configurar As Tasks no ArcGIS Field Maps, para atribuição de tarefas para os trabalhadores em campo.
4. Finalizar com o ArcGIS Experience Builder, transformando os resultados de campo em informações, em um painel dinâmico, permitindo além das análises estratégicas e tomadas de decisão rápidas, a introdução de novos dados..

A demonstração dessa trilha foi feita considerando as atualização disponíveis para a data de dezembro de 2025.

Siga essa trilha e me acompanhe nos próximos vídeos!

Apresentação da trilha | Da Coleta Automatizada à Gestão Visual de Denúncias 

No próximo vídeo, você verá como configurar o webhooks.

É importante ressaltar que para utilizar o Power Automate é necessário ter uma licença da Microsoft.

No próximo vídeo, aprenderemos habilitar as tasks dentro do ArcGIS Field Maps

No próximo vídeo, aprenderemos a construir um painel interativo no Experience Builder para visualização dos dados

A demonstração dessa trilha foi feita considerando as atualização disponíveis para a data de dezembro de 2025.

A estilização no Map Viewer e no ArcGIS Dashboard desempenha um papel essencial na comunicação visual dos dados. Mais do que um aspecto estético, ela é uma ferramenta estratégica para destacar padrões, facilitar a interpretação espacial e transmitir informações de forma clara e eficiente. Um mapa bem estilizado permite que o usuário compreenda rapidamente o contexto e os insights representados, enquanto um painel com boa organização e identidade visual torna a análise mais intuitiva e envolvente. Assim, investir em uma boa estilização é garantir que os dados contem uma história precisa, atrativa e relevante para a tomada de decisão.