Desmatamento anual do PRODES nas UCs da Amazônia e do Cerrado

Resumo

Um código só para cruzar o PRODES da Amazônia e do Cerrado com as Unidades de Conservação, montar a tabela por UC e a série histórica, e atualizar o ano novo sem duplicar. Nos dois biomas, quase todo o desmatamento em UCs está nas de Uso Sustentável.

Nível Iniciante Leitura 9 min Dados outubro de 2026 Programas ArcGIS

O PRODES é a taxa oficial de desmatamento do Brasil. Sai uma vez por ano para cada bioma, e o “ano PRODES” vai de agosto a julho. Quando o INPE publica um ano novo, a pergunta é sempre a mesma: quanto foi desmatado dentro de cada UC?

Eu tinha um script para a Amazônia e outro, quase idêntico, para o Cerrado. Aqui é um código só: a camada do PRODES e o recorte de UCs viram parâmetros.

O que você vai fazer

Filtrar os polígonos de desmatamento e corrigir as geometrias.
Cruzar com as UCs de cada bioma (interseção).
Medir a área em hectares.
Resumir: tabela do último ano por UC e série histórica.
Atualizar quando sair um ano novo, sem duplicar.

Dados

Camadas prodes_amz, prodes_cerrado e ucs do GeoPackage dos artigos (como baixar). As duas camadas do PRODES têm os mesmos campos (year, main_class, area_km), por isso o mesmo código serve para as duas. Os serviços WFS são:

Amazônia: https://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geoserver/prodes-legal-amz/ows, camada prodes-legal-amz:yearly_deforestation
Cerrado: https://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geoserver/prodes-cerrado-nb/ows, camada prodes-cerrado-nb:yearly_deforestation

O código

import arcpy

arcpy.env.overwriteOutput = True
gpkg = r"C:\dados\artigos.gpkg"
gdb = r"C:\dados\resultados.gdb"

biomas = [("Amazônia", "main.prodes_amz", "Amazonia"),
          ("Cerrado", "main.prodes_cerrado", "Cerrado")]
partes = []

for bioma, camada, regiao in biomas:
    # 1. Desmatamento (o campo vem em maiúsculas e minúsculas) e geometrias corrigidas
    prodes = arcpy.analysis.Select(gpkg + "\\" + camada, rf"memory\prodes_{regiao}",
                                   "UPPER(main_class) = 'DESMATAMENTO'")
    arcpy.management.RepairGeometry(prodes)
    ucs = arcpy.analysis.Select(gpkg + r"\main.ucs", rf"memory\ucs_{regiao}",
                                f"regiao = '{regiao}'")

    # 2 e 3. Interseção e área geodésica
    cruzado = arcpy.analysis.PairwiseIntersect([prodes, ucs], rf"memory\cruzado_{regiao}")
    arcpy.management.CalculateGeometryAttributes(
        cruzado, [["area_ha", "AREA_GEODESIC"]], area_unit="HECTARES")
    arcpy.management.CalculateField(cruzado, "bioma", f"'{bioma}'", "PYTHON3",
                                    field_type="TEXT")
    partes.append(cruzado)

prodes_ucs = arcpy.management.Merge(partes, gdb + r"\prodes_ucs")

# 4. Série histórica por bioma e ano, e tabela por UC
arcpy.analysis.Statistics(prodes_ucs, gdb + r"\prodes_serie",
                          [["area_ha", "SUM"]], ["bioma", "year"])
arcpy.analysis.Statistics(prodes_ucs, gdb + r"\prodes_por_uc",
                          [["area_ha", "SUM"]], ["bioma", "year", "nome_uc", "grupo"])

# Último ano de cada bioma
for bioma, _, _ in biomas:
    anos = [r[0] for r in arcpy.da.SearchCursor(prodes_ucs, ["year"], f"bioma = '{bioma}'")]
    arcpy.AddMessage(f"{bioma}: último ano = {max(anos)}")

import processing
G = "C:/dados/artigos.gpkg"

def rodar(alg, **p):
    p.setdefault("OUTPUT", "memory:")
    return processing.run(alg, p)["OUTPUT"]

partes = []
for bioma, camada, regiao in [("Amazônia", "prodes_amz", "Amazonia"),
                              ("Cerrado", "prodes_cerrado", "Cerrado")]:
    # 1. Desmatamento e geometrias corrigidas
    prodes = rodar("native:extractbyexpression", INPUT=f"{G}|layername={camada}",
                   EXPRESSION="upper(main_class) = 'DESMATAMENTO'")
    prodes = rodar("native:fixgeometries", INPUT=prodes)
    ucs = rodar("native:extractbyexpression", INPUT=f"{G}|layername=ucs",
                EXPRESSION=f"regiao = '{regiao}'")

    # 2 e 3. Interseção, área em hectares e bioma
    cruzado = rodar("native:intersection", INPUT=prodes, OVERLAY=ucs,
                    INPUT_FIELDS=["year"], OVERLAY_FIELDS=["cnuc", "nome_uc", "grupo"])
    cruzado = rodar("native:fieldcalculator", INPUT=cruzado, FIELD_NAME="area_ha",
                    FIELD_TYPE=0, FIELD_PRECISION=4,
                    FORMULA="area(transform($geometry, 'EPSG:4674', 'ESRI:102033')) / 10000")
    cruzado = rodar("native:fieldcalculator", INPUT=cruzado, FIELD_NAME="bioma",
                    FIELD_TYPE=2, FIELD_LENGTH=10, FORMULA=f"'{bioma}'")
    partes.append(cruzado)

prodes_ucs = rodar("native:mergevectorlayers", LAYERS=partes, CRS="EPSG:4674")

# 4. Soma por bioma, ano e UC; depois, só o último ano de cada bioma
por_uc = rodar("qgis:statisticsbycategories", INPUT=prodes_ucs, VALUES_FIELD_NAME="area_ha",
               CATEGORIES_FIELD_NAME=["bioma", "year", "nome_uc"])
ultimo = rodar("native:extractbyexpression", INPUT=por_uc,
               EXPRESSION='"year" = maximum("year", group_by:="bioma")')
for f in ultimo.getFeatures():
    print(f["bioma"], f["year"], f["nome_uc"], round(f["sum"], 1))

O truque está na última expressão: maximum("year", group_by:="bioma") calcula o maior ano de cada bioma, e a mesma ideia funciona na Calculadora de campo e em filtros de camada.

-- 1 a 3. Os dois biomas numa tabela só
DROP TABLE IF EXISTS artigos.prodes_ucs;
CREATE TABLE artigos.prodes_ucs AS
WITH prodes AS (
    SELECT 'Amazônia' AS bioma, 'Amazonia' AS regiao, year AS ano,
           ST_CollectionExtract(ST_MakeValid(geom), 3) AS geom
    FROM artigos.prodes_amz
    WHERE upper(main_class) = 'DESMATAMENTO'
    UNION ALL
    SELECT 'Cerrado', 'Cerrado', year,
           ST_CollectionExtract(ST_MakeValid(geom), 3)
    FROM artigos.prodes_cerrado
    WHERE upper(main_class) = 'DESMATAMENTO'
)
SELECT p.bioma, p.ano, u.cnuc, u.nome_uc, u.grupo,
       ST_Intersection(p.geom, u.geom) AS geom
FROM prodes p
JOIN artigos.ucs u ON u.regiao = p.regiao AND ST_Intersects(p.geom, u.geom)
WHERE NOT ST_IsEmpty(p.geom);

ALTER TABLE artigos.prodes_ucs ADD COLUMN area_ha numeric;
UPDATE artigos.prodes_ucs SET area_ha = ST_Area(geom::geography) / 10000;

-- 4a. Último ano de cada bioma, por UC
SELECT bioma, ano, nome_uc, grupo, count(*) AS poligonos, round(sum(area_ha), 1) AS area_ha
FROM artigos.prodes_ucs p
WHERE ano = (SELECT max(ano) FROM artigos.prodes_ucs q WHERE q.bioma = p.bioma)
GROUP BY bioma, ano, nome_uc, grupo
ORDER BY bioma, area_ha DESC;

-- 4b. Série histórica
SELECT ano,
       round(sum(area_ha) FILTER (WHERE bioma = 'Amazônia')) AS amazonia_ha,
       round(sum(area_ha) FILTER (WHERE bioma = 'Cerrado')) AS cerrado_ha
FROM artigos.prodes_ucs
GROUP BY ano
ORDER BY ano;

import geopandas as gpd
import pandas as pd

G = "dados/artigos.gpkg"
ucs = gpd.read_file(G, layer="ucs")

def corrigir(gdf):
    gdf["geometry"] = gdf.make_valid(method="structure", keep_collapsed=False)
    return gdf[~gdf.is_empty]

def prodes_em_ucs(camada, regiao, bioma):
    """Cruza uma camada do PRODES com as UCs de uma região e mede em hectares."""
    prodes = gpd.read_file(G, layer=camada)
    prodes = corrigir(prodes[prodes["main_class"].str.upper() == "DESMATAMENTO"])
    u = ucs[ucs["regiao"] == regiao][["cnuc", "nome_uc", "grupo", "geometry"]]
    x = gpd.overlay(prodes[["year", "geometry"]], u, how="intersection", keep_geom_type=True)
    x["area_ha"] = x.to_crs("ESRI:102033").area / 10_000
    return x.assign(bioma=bioma).rename(columns={"year": "ano"})

prodes_ucs = pd.concat([prodes_em_ucs("prodes_amz", "Amazonia", "Amazônia"),
                        prodes_em_ucs("prodes_cerrado", "Cerrado", "Cerrado")])

# 4a. Último ano de cada bioma, por UC
ultimo = prodes_ucs[prodes_ucs["ano"] == prodes_ucs.groupby("bioma")["ano"].transform("max")]
print(ultimo.groupby(["bioma", "ano", "nome_uc", "grupo"])
            .agg(poligonos=("area_ha", "size"), area_ha=("area_ha", "sum"))
            .round(1).sort_values("area_ha", ascending=False))

# 4b. Série histórica
print(prodes_ucs.pivot_table(index="ano", columns="bioma", values="area_ha",
                             aggfunc="sum").round())

Conferindo o resultado

As três versões testadas (QGIS, PostGIS e Python) deram os mesmos totais, com diferença menor que 0,1%.

Dois gráficos de barras lado a lado. À esquerda, Amazônia: o desmatamento nas UCs do recorte passa de 20 mil hectares em 2020 e 2021 e cai para menos de 5 mil em 2025. À direita, Cerrado: valores menores, entre 130 e 2.500 hectares por ano, com pico em 2022. — Desmatamento PRODES dentro das UCs dos dois recortes, por ano.

Último ano PRODES disponível em cada bioma (consulta de outubro de 2026). O PRODES Cerrado 2026 já estava publicado; o da Amazônia, ainda não.
Bioma	Ano PRODES	UC	Grupo	Polígonos	Área (ha)
Amazônia	2025	Floresta Nacional do Jamanxim	Uso Sustentável	120	1.569,7
Amazônia	2025	Área de Proteção Ambiental do Tapajós	Uso Sustentável	69	1.251,6
Amazônia	2025	Floresta Nacional de Altamira	Uso Sustentável	35	269,5
Amazônia	2025	Floresta Estadual de Iriri	Uso Sustentável	9	59,4
Amazônia	2025	Parque Nacional do Jamanxim	Proteção Integral	3	27,0
Amazônia	2025	Parque Nacional do Rio Novo	Proteção Integral	4	16,7
Cerrado	2026	Área de Proteção Ambiental Pouso Alto	Uso Sustentável	37	129,7

O Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros não teve desmatamento PRODES em 2026. Repare também que, nos dois biomas, quase todo o desmatamento em UCs está nas de Uso Sustentável, onde há moradores e atividades permitidas.

Atualizar quando sair um ano novo

O INPE às vezes republica um ano (com correções). Se o seu script só acrescenta linhas, o mesmo ano aparece duas vezes e a área dobra. A regra é: apague o ano e insira de novo, numa transação.

ano = 2025
tabela = gdb + r"\prodes_ucs_historico"
with arcpy.da.UpdateCursor(tabela, ["year"], f"year = {ano} AND bioma = 'Amazônia'") as cur:
    for _ in cur:
        cur.deleteRow()
novos = arcpy.analysis.Select(prodes_ucs, r"memory\novos", f"year = {ano} AND bioma = 'Amazônia'")
arcpy.management.Append(novos, tabela, "NO_TEST")

No QGIS, o mais seguro é regravar a camada inteira a cada atualização (o cruzamento leva segundos). Para editar uma tabela que já existe, selecione o ano com Selecionar por expressão ("year" = 2025), apague as feições selecionadas e use Editar → Colar feições com os dados novos.

BEGIN;
DELETE FROM artigos.prodes_ucs WHERE bioma = 'Amazônia' AND ano = 2025;
INSERT INTO artigos.prodes_ucs (bioma, ano, cnuc, nome_uc, grupo, geom, area_ha)
SELECT bioma, ano, cnuc, nome_uc, grupo, geom, area_ha
FROM artigos.prodes_ucs_novo            -- o mesmo cruzamento, só com o ano novo
WHERE bioma = 'Amazônia' AND ano = 2025;
COMMIT;

Se algo der errado entre o DELETE e o INSERT, o ROLLBACK desfaz tudo e a tabela não fica pela metade.

historico = gpd.read_file("dados/prodes_ucs_historico.gpkg")
ano, bioma = 2025, "Amazônia"
novos = prodes_ucs[(prodes_ucs["ano"] == ano) & (prodes_ucs["bioma"] == bioma)]
historico = pd.concat([historico[~((historico["ano"] == ano) & (historico["bioma"] == bioma))],
                       novos])
historico.to_file("dados/prodes_ucs_historico.gpkg")

O artigo Atualizar camadas sem duplicar detalha esse padrão.

Armadilhas

Maiúsculas e minúsculas

No recorte da Amazônia, 3 polígonos de 2024 vêm com main_class = 'desmatamento' (minúsculo) e 1.635 com 'DESMATAMENTO'. Um filtro main_class = 'DESMATAMENTO' perde os três. Compare sempre com UPPER(...).

Geometrias inválidas no PRODES

2.263 dos 11.126 polígonos do PRODES Amazônia do recorte (20%) são inválidos. O script antigo tinha a linha RepairGeometry comentada, e funcionava por sorte. Corrija sempre antes do cruzamento.

area_km já vem na tabela, por que recalcular?

O area_km do INPE é a área do polígono inteiro. Depois da interseção, um polígono que cruza o limite da UC fica só com a parte de dentro, e o area_km original fica errado. Recalcule sempre depois de cortar.

Veja também

Interior e entorno das UCs
Tabela mensal acumulada, para o DETER, que sai todo dia

← Anterior Interior e entorno das UCs: o cruzamento que todo relatório usa Próximo → Focos de calor das últimas 24 e 48 horas nas UCs

Atualizações

29/10/2026: publicação, com dados do INPE, do MMA, do IBAMA e do SICAR de outubro de 2026.

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Licença

CC BY 4.0

Como citar

BibTeX

@misc{alves2026,
  author = {Alves, Hendesson},
  publisher = {Hendesson Alves},
  title = {Desmatamento anual do PRODES nas UCs da Amazônia e do
    Cerrado},
  date = {2026-10-29},
  url = {https://hendesson.github.io/artigos/03-prodes-ucs.html},
  doi = {10.5281/zenodo.23780250},
  langid = {pt-BR},
  abstract = {Um código só para cruzar o PRODES da Amazônia e do Cerrado
    com as Unidades de Conservação, montar a tabela por UC e a série
    histórica, e atualizar o ano novo sem duplicar. Nos dois biomas,
    quase todo o desmatamento em UCs está nas de Uso Sustentável.}
}

Por favor, cite este trabalho como:

Alves, Hendesson. 2026. “Desmatamento anual do PRODES nas UCs da Amazônia e do Cerrado.” In Artigos de geoprocessamento para monitoramento ambiental. Preprint, Hendesson Alves, October 29. https://doi.org/10.5281/zenodo.23780250.