MapBiomas (Cobertura e Uso da Terra)

Dados tabulares do Projeto MapBiomas — area (ha) por classe de cobertura e uso da terra, bioma e estado, com serie historica anual desde 1985.

mapbiomas.cobertura()

Area por classe de cobertura e uso da terra x bioma x estado x ano.

import agrobr

df = await agrobr.mapbiomas.cobertura(bioma="Cerrado", ano=2020, estado="GO")

Parametros

Parametro	Tipo	Obrigatorio	Descricao
bioma	str	Nao	Bioma: "Amazonia", "Cerrado", "Caatinga", "Mata Atlantica", "Pampa", "Pantanal". Se None, todos
estado	str	Nao	Filtrar por UF (ex: "MT", "SP") ou nome do estado
ano	int	Nao	Ano (1985-2024). Se None, todos os anos
classe_id	int	Nao	Codigo de classe MapBiomas (ex: 15 para Pastagem)
nivel	str	Nao	"estado" (default) ou "municipio". Municipal baixa ~660 MB
municipio	str	Nao	Filtro parcial por nome de municipio (case-insensitive). Requer nivel="municipio"
colecao	int	Nao	Colecao MapBiomas (default: 10)
return_meta	bool	Nao	Se True, retorna (DataFrame, MetaInfo)

Colunas de Retorno

Coluna	Tipo	Descricao
bioma	str	Nome do bioma
estado	str	Codigo UF (ex: "MT")
municipio	str	Nome do municipio (apenas quando nivel="municipio")
classe_id	int	Codigo da classe MapBiomas
classe	str	Nome da classe (ex: "Pastagem", "Formacao Florestal")
nivel_0	str	Categoria: "Natural", "Antropico", "Natural/Antropico", "Indefinido"
ano	int	Ano de referencia
area_ha	float	Area em hectares

Classes MapBiomas (principais)

Codigo	Classe	Nivel 0
3	Formacao Florestal	Natural
4	Formacao Savanica	Natural
12	Formacao Campestre	Natural
15	Pastagem	Antropico
18	Agricultura	Antropico
39	Soja	Antropico
20	Cana	Antropico
40	Arroz	Antropico
9	Silvicultura	Antropico
21	Mosaico de Usos	Antropico
24	Area Urbanizada	Antropico
33	Rio, Lago e Oceano	Natural

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mapbiomas.transicao()

Area de transicao entre classes de uso da terra por bioma x estado x periodo.

import agrobr

df = await agrobr.mapbiomas.transicao(bioma="Cerrado", periodo="2019-2020")

Parametros

Parametro	Tipo	Obrigatorio	Descricao
bioma	str	Nao	Filtrar por bioma. Se None, todos
estado	str	Nao	Filtrar por UF ou nome do estado
periodo	str	Nao	Periodo (ex: "2019-2020", "1985-2024")
classe_de_id	int	Nao	Codigo da classe de origem
classe_para_id	int	Nao	Codigo da classe de destino
colecao	int	Nao	Colecao MapBiomas (default: 10)
return_meta	bool	Nao	Se True, retorna (DataFrame, MetaInfo)

Colunas de Retorno

Coluna	Tipo	Descricao
bioma	str	Nome do bioma
estado	str	Codigo UF
classe_de_id	int	Codigo da classe de origem
classe_de	str	Nome da classe de origem
classe_para_id	int	Codigo da classe de destino
classe_para	str	Nome da classe de destino
periodo	str	Periodo no formato "YYYY-YYYY"
area_ha	float	Area em hectares

Periodos Disponiveis

• Anuais consecutivos: 1985-1986, 1986-1987, ..., 2023-2024
• Quinquenais: 1985-1990, 1990-1995, ..., 2020-2024
• Decenais: 1985-2000, 2000-2024, 1990-2000, 2000-2010, 2010-2020
• Total: 1985-2024

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Uso Sincrono

from agrobr import sync

df = sync.mapbiomas.cobertura(bioma="Cerrado", ano=2020)
df_trans = sync.mapbiomas.transicao(bioma="Amazonia", periodo="2019-2020")

Exemplos

Desmatamento no Cerrado (perda de vegetacao nativa)

import agrobr

# Transicao de Formacao Florestal (3) para Pastagem (15) no Cerrado
df = await agrobr.mapbiomas.transicao(
    bioma="Cerrado",
    classe_de_id=3,
    classe_para_id=15,
    periodo="2019-2020",
)
print(f"Area convertida: {df['area_ha'].sum():,.0f} ha")

Cobertura municipal (Belem, PA)

import agrobr

# Baixa ~660 MB na primeira chamada — filtre bioma/estado/municipio para reduzir
df = await agrobr.mapbiomas.cobertura(
    nivel="municipio", estado="PA", municipio="Belém", ano=2020
)
print(df[["municipio", "classe", "area_ha"]].head())

Evolucao da soja no Brasil

import agrobr

df = await agrobr.mapbiomas.cobertura(classe_id=39)  # Soja
pivot = df.groupby("ano")["area_ha"].sum()
print(pivot)

Fonte dos Dados

• Projeto: MapBiomas — Mapeamento Anual de Cobertura e Uso da Terra no Brasil
• Colecao: 10 (agosto 2025)
• Serie historica: 1985-2024
• Resolucao: 30m (Landsat)
• Provedor: Rede colaborativa multi-institucional
• Dados: brasil.mapbiomas.org/estatisticas
• Licenca: Dados publicos — livre para uso com citacao ao Projeto MapBiomas