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Como verificar o CAR de uma propriedade rural usando imagens de satélite e Google Earth Engine

Como verificar o CAR de uma propriedade usando satélite

Como verificar o CAR de uma propriedade rural usando imagens de satélite e Google Earth Engine

Por Eduardo Borges Sousa — Engenheiro Ambiental e especialista em análise geoespacial

O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é um dos instrumentos mais importantes do Código Florestal Brasileiro — e também um dos mais controversos na prática. Declarar uma propriedade no SICAR é relativamente simples. Mas como verificar se o que foi declarado corresponde à realidade do campo?

É aí que entra a combinação de dados do CAR + imagens de satélite + Google Earth Engine. Neste artigo, vou mostrar como fazer essa verificação na prática — uma análise com altíssima demanda em consultorias ambientais, auditorias de cadeia de suprimentos e processos de licenciamento.

O que é o CAR e por que verificá-lo?

O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é um registro eletrônico obrigatório para imóveis rurais, instituído pela Lei 12.651/2012 (Código Florestal). Nele, o proprietário declara os limites do imóvel, as Áreas de Preservação Permanente (APPs), a Reserva Legal e as áreas de uso consolidado.

O problema: o CAR é uma declaração. O sistema não verifica automaticamente se a vegetação declarada como preservada realmente existe no campo. Isso cria uma demanda real por análises independentes que cruzem os dados declarados com imagens de satélite — exatamente o que o Google Earth Engine permite fazer.

Quem precisa dessas análises?

  • Consultorias ambientais que prestam serviços a produtores rurais
  • Empresas que precisam auditar a conformidade ambiental de fornecedores (rastreabilidade)
  • Órgãos ambientais estaduais e federais
  • Bancos e financeiras que concedem crédito rural com exigências ambientais
  • Seguradoras agrícolas

O que você vai precisar

Para realizar esta análise você vai precisar de:

  • Conta no Google Earth Engine (gratuita — veja como criar no artigo anterior)
  • Shapefile da propriedade do CAR (disponível no SICAR público)
  • Acesso ao MapBiomas dentro do GEE (gratuito)

Não precisa instalar nenhum software adicional.

Passo 1 — Baixar os dados do CAR no SICAR

O Sistema Nacional de Cadastro Ambiental Rural (SICAR) disponibiliza publicamente os dados de todas as propriedades cadastradas em formato shapefile.

Para acessar:

  1. Acesse car.gov.br/publico/municipios/downloads
  2. Selecione o estado e município da propriedade
  3. Baixe o arquivo de imóveis rurais (.zip com shapefile)
  4. Faça upload do shapefile no GEE em Assets → New → Shape files

Após o upload, o GEE vai processar o arquivo e disponibilizá-lo como um asset na sua conta. Isso pode levar alguns minutos.

Passo 2 — Carregar o MapBiomas no GEE

O MapBiomas é um projeto brasileiro que mapeia anualmente o uso e cobertura do solo de todo o território nacional usando imagens de satélite e machine learning. Os dados estão integrados diretamente ao GEE — não precisa baixar nada.

O MapBiomas classifica cada pixel do Brasil em categorias como: floresta, savana, campo, pastagem, lavoura, área urbana, corpo d'água, entre outras. Com resolução de 30 metros e série histórica desde 1985, é a ferramenta ideal para verificar a cobertura vegetal de uma propriedade ao longo do tempo.

Passo 3 — O código de análise

Cole o código abaixo no Code Editor do GEE. Substitua o caminho do asset pelo da sua propriedade:


// ================================================
// ANÁLISE DE CONFORMIDADE AMBIENTAL - CAR + MapBiomas
// ================================================

// 1. Carregar o shapefile da propriedade do CAR
//    Substitua pelo caminho do seu asset
var propriedade = ee.FeatureCollection('users/seu_usuario/nome_do_asset');

// 2. Carregar o MapBiomas — Coleção 8 (mais recente)
//    Este é o mapa anual de uso e cobertura do solo do Brasil
var mapbiomas = ee.Image('projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/collection8/mapbiomas_collection80_integration_v1');

// 3. Selecionar o ano de análise
//    A coleção tem uma banda por ano — band_1985, band_1986... band_2022
var anoAnalise = mapbiomas.select('classification_2022');

// 4. Recortar para a área da propriedade
var usoDoSolo = anoAnalise.clip(propriedade);

// 5. Definir a paleta de cores do MapBiomas
//    (cores oficiais do projeto)
var paletaMapbiomas = {
  min: 1,
  max: 62,
  palette: [
    '#129912', // 1 - Floresta
    '#1f4423', // 3 - Formação Florestal
    '#006400', // 4 - Formação Savânica
    '#00ff00', // 5 - Mangue
    '#687537', // 6 - Floresta Alagável
    '#76a5af', // 11 - Campo Alagado
    '#29eee4', // 12 - Formação Campestre
    '#77a605', // 15 - Pastagem
    '#e974ed', // 18 - Lavoura Temporária
    '#d5a400', // 19 - Lavoura Permanente
    '#ff0000', // 24 - Área Urbana
    '#ffff00', // 25 - Solo Exposto
    '#0000ff', // 33 - Rio, Lago, Oceano
  ]
};

// 6. Visualizar no mapa
Map.centerObject(propriedade, 13);
Map.addLayer(usoDoSolo, paletaMapbiomas, 'Uso do Solo 2022 - MapBiomas');
Map.addLayer(propriedade, {color: 'red'}, 'Limite da Propriedade', false, 0.5);

// 7. Calcular a área por classe de uso do solo
var areasPorClasse = usoDoSolo.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.frequencyHistogram(),
  geometry: propriedade.geometry(),
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
});

print('Distribuição de uso do solo (em pixels de 30m x 30m):', areasPorClasse);

// 8. Verificar cobertura vegetal nativa ao longo do tempo
//    Comparar 2000 vs 2022 para detectar supressão de vegetação
var uso2000 = mapbiomas.select('classification_2000').clip(propriedade);
var uso2022 = mapbiomas.select('classification_2022').clip(propriedade);

// Classes de vegetação nativa no MapBiomas: 1, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 32, 50
var classesNativas = [1, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 32, 50];

var vegetacao2000 = uso2000.remap(
  classesNativas, ee.List.repeat(1, classesNativas.length), 0
).rename('veg_2000');

var vegetacao2022 = uso2022.remap(
  classesNativas, ee.List.repeat(1, classesNativas.length), 0
).rename('veg_2022');

// 9. Detectar supressão: era vegetação em 2000 e não é mais em 2022
var supressao = vegetacao2000.eq(1).and(vegetacao2022.eq(0)).rename('supressao');

Map.addLayer(supressao.selfMask(), {palette: ['orange']}, 'Possível Supressão 2000-2022');

print('Análise de supressão de vegetação 2000-2022 concluída. Verifique o mapa.');

// 10. Exportar o mapa de uso do solo para o Google Drive
Export.image.toDrive({
  image: usoDoSolo,
  description: 'Uso_Solo_CAR_2022',
  folder: 'GEE_CAR',
  region: propriedade.geometry(),
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:4326',
  maxPixels: 1e9
});

Passo 4 — Interpretando os resultados

Após rodar o script, você terá três camadas no mapa:

  1. Uso do Solo 2022: classificação atual de toda a propriedade pelo MapBiomas — floresta, pastagem, lavoura, etc.
  2. Limite da Propriedade: o contorno declarado no CAR em vermelho
  3. Possível Supressão 2000–2022: áreas em laranja onde havia vegetação nativa em 2000 e não há mais em 2022 — potencial irregularidade

No console (aba direita), o histograma mostra quantos pixels pertencem a cada classe de uso do solo. Multiplicando pelo tamanho do pixel (30m × 30m = 900m²), você calcula a área em hectares de cada uso.

O que fazer com essa análise?

Com esses dados você consegue elaborar um laudo técnico que responde perguntas como:

  • Qual a porcentagem de vegetação nativa remanescente na propriedade?
  • Houve supressão de vegetação após 2008 (marco do Código Florestal vigente)?
  • A área declarada como APP no CAR corresponde à vegetação existente no campo?
  • Existem áreas de solo exposto que podem indicar degradação ambiental?

Esse tipo de análise, que levaria dias ou semanas com métodos tradicionais, o GEE realiza em minutos — e pode ser entregue como um relatório profissional para o produtor rural, a consultoria ambiental ou o órgão financiador.

Limitações importantes

Esta análise tem limitações que um laudo técnico profissional deve reconhecer:

  • O MapBiomas tem resolução de 30 metros — pequenas áreas podem não ser detectadas com precisão
  • A classificação automática pode ter erros pontuais, especialmente em áreas de transição
  • A análise de satélite não substitui a vistoria de campo em processos de licenciamento formal
  • Para uso legal, os dados precisam ser complementados com levantamento topográfico e vistoria presencial

Dito isso, como ferramenta de triagem, monitoramento e relatório técnico preliminar, a combinação GEE + MapBiomas + CAR é extremamente poderosa e já é usada por grandes empresas e órgãos ambientais no Brasil.

Próximo passo: risco hídrico e mercado imobiliário

No próximo artigo, vou mostrar como usar o Google Earth Engine para avaliar o risco de inundação em terrenos e imóveis — uma aplicação crescente no mercado imobiliário e no setor de seguros que usa exatamente as mesmas técnicas de sensoriamento remoto que vimos aqui.

Você já fez alguma análise de CAR ou APP? Conta nos comentários como foi — e se tiver dúvidas no código, é só perguntar!

Eduardo Borges Sousa é Engenheiro Ambiental documentando a aplicação prática do Google Earth Engine para análise ambiental e geotecnologia no Brasil.

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