Datasets:

ehprospero
/

RiversES

---
license: cc-by-sa-4.0
language:
- pt
pretty_name: CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)
task_categories:
- image-segmentation
tags:
- remote-sensing
- cbers-4a
- wfi
- rivers
- hydrography
- brazil
- espirito-santo
size_categories:
- 1K<n<10K
---
# CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)

Recortes de imagens CBERS-4A WFI centrados em pontos sobre rios do estado do Espírito Santo, com máscaras de hidrografia e de uso do solo. O dataset foi pensado para segmentação semântica de rios em imagens de média resolução.

> **Status:** em preparação. Os recortes ainda não foram todos gerados e o repositório ainda não é público. Os itens marcados com `TODO` dependem de confirmação.

## Seleção dos pontos

O dataset tem **2.103 pontos**. Eles saíram de um conjunto de 28.975 pontos anotados sobre rios, reduzido com um **raio de exclusão de 2 km** para evitar recortes sobrepostos (redução de 92,7%). Dois pontos do dataset nunca ficam a menos de 2 km um do outro, então os recortes de 2,5 km não se sobrepõem de forma relevante.

Uma versão mais esparsa, com raio de 4 km (958 pontos), foi calculada, mas não faz parte desta publicação.

## Conteúdo de cada amostra

Cada ponto gera um recorte de **2,5 km × 2,5 km** centrado nele, em SIRGAS 2000 / UTM 24S (EPSG:31984).

| Pasta | Descrição |
|---|---|
| `bands` | Imagem, 4 GeoTIFFs de uma banda cada, em ordem B13, B14, B15, B16 |
| `groundtruth` | Máscara de uso do solo (IJSN), PNG RGBA de 8 bits |
| `hydrography` | Máscara dos cursos d'água (AGERH), PNG RGBA de 8 bits |

<!-- TODO: confirmar estrutura final de pastas e nomes de arquivos -->
<!-- TODO: converter groundtruth e hydrography para GeoTIFF antes de publicar (hoje são PNG com extensão .tif + .tfw) -->

### Imagem

- **Sensor:** CBERS-4A, câmera WFI.
- **Cena:** `CBERS_4A_WFI_20260922_194_140_L2`, de 22/09/2026, órbita/ponto 194/140, nível de processamento L2. Fonte: catálogo do INPE.
- **Bandas:**

| Banda | Cor | Comprimento de onda |
|---|---|---|
| B13 | Azul | 0,45–0,52 µm |
| B14 | Verde | 0,52–0,59 µm |
| B15 | Vermelho | 0,63–0,69 µm |
| B16 | Infravermelho próximo (NIR) | 0,77–0,89 µm |

- **Tamanho:** 512 × 512 pixels, cerca de 4,9 m por pixel.
- **Reamostragem:** o pixel nativo da WFI é de 55 m, então cada recorte equivale a cerca de 45 × 45 pixels nativos. A ampliação de aproximadamente 11× usa **vizinho mais próximo**, sem suavização. A informação real é a da resolução de 55 m.
- **Tipo de dado dos pixels:** `TODO` (conferir com `gdalinfo` em um recorte). Os scripts de treino dividem por 4095.

### Máscaras

- **Uso do solo (`groundtruth`):** Mapeamento do Uso do Solo do ES 2019–2020, do IJSN, publicado no GeoBases (camada `ijsn_map_uso_solo_es_2019_20200`).
- **Hidrografia (`hydrography`):** camada de cursos d'água `agerh_cursos_dagua_es_q90` da AGERH (Q90, 10/05/2022).
- As máscaras são renderizadas pelo servidor WMS do GeoBases-ES na mesma janela e grade do recorte da imagem (512 × 512), então ficam alinhadas por construção. O PNG guarda a simbologia do servidor, e não classes numéricas.

<!-- TODO: descrever a conversão das máscaras para classes/binário, se houver -->

A camada de cursos d'água é de linhas e inclui rios e outros tipos de feição (córregos, ribeirões, canais). Não representa lagos nem reservatórios.

## Como o dataset foi construído

1. **Posicionamento dos pontos.** Os pontos foram marcados sobre rios usando o OpenStreetMap como base, com consulta ocasional ao ortofotomosaico KOMPSAT-3/3A (2019–2020, IJSN) e ao mapa de uso do solo (IJSN, 2019–2020). Sobre eles ficou a camada de cursos d'água da AGERH, e o nome do rio foi obtido com "Identificar feições" no QGIS. Foram 28.975 pontos em 167 camadas de origem, uma por rio anotado.
2. **Remoção de sobreposição.** Seleção gulosa com buffer: percorre os pontos na ordem do arquivo, mantém um e descarta todos os outros dentro de 2 km (euclidiano em UTM). Os pontos retidos ficam a mais de 2 km uns dos outros. A seleção usa todos os pontos juntos, sem separar por rio, e o ponto mantido é o primeiro na ordem do arquivo, então o resultado depende dessa ordem.
3. **Recortes.** Cada ponto gera um recorte de 2,5 km, reamostrado para 512 × 512 pixels, e as máscaras são pedidas ao servidor WMS na mesma janela.

<!-- TODO: link para os scripts (dedup_points.py, count_points.py, map_bacias.py e o chipmunk) -->
## Distribuição
### Por bacia hidrográfica
Pontos por bacia da AGERH (2022), por interseção espacial.
| Bacia | Pontos | % |
|---|---:|---:|
| Rio Doce | 688 | 33,2 |
| Rio São Mateus | 293 | 14,1 |
| Rio Itapemirim | 251 | 12,1 |
| Rio Jucu | 159 | 7,7 |
| Rio Itaúnas | 157 | 7,6 |
| Santa Maria da Vitória | 108 | 5,2 |
| Rio Benevente | 107 | 5,2 |
| Rio Itabapoana | 97 | 4,7 |
| Rio Riacho | 93 | 4,5 |
| Rio Reis Magos | 50 | 2,4 |
| Rio Novo | 48 | 2,3 |
| Guarapari | 22 | 1,1 |
| Ilha de Vitória | 0 | 0,0 |
| **Total em bacias** | **2.073** | **100** |
Os 30 pontos fora de todas as bacias não entram na porcentagem. No conjunto original, os pontos nessa situação ficam a menos de 913 m do limite das bacias, em sua maioria a menos de 100 m. Isso sugere diferença de limite cartográfico, e não erro de anotação.
### Por rio
Cada ponto foi associado ao trecho de rio mais próximo da AGERH, até 500 m, pelo nome do trecho. São 200 rios nomeados com ao menos um ponto. Os rios com mais pontos são o Itaúnas (69), o Cotaxé, ou Braço Norte do São Mateus (57), o Itabapoana (55), o Doce (52) e o Barra Seca (52). Cerca de 5% dos pontos (100) caem em trechos cujo nome na base é "Sem nome", e 6 pontos ficam a mais de 500 m de qualquer trecho.
## Limitações
- **Desequilíbrio entre bacias.** O Rio Doce tem 33% dos pontos. A remoção de sobreposição já reduziu essa concentração (era 51% no conjunto original), mas não a eliminou.
- **Resolução.** Os recortes são ampliados cerca de 11× por vizinho mais próximo, de 55 m para 4,9 m, então rios mais estreitos que um pixel nativo não aparecem de forma nítida na imagem.
- **Máscara de hidrografia.** Inclui tipos de curso d'água além de "rio" e não representa lagos nem reservatórios.
- **Uma única cena e data.** As imagens vêm de uma cena de 22/09/2026, então não há variação sazonal. A presença de nuvens nos recortes não foi avaliada.
- **Sem avaliação formal de qualidade.** Não houve avaliação espacial nem temática das amostras ou das máscaras.
- **Associação ponto-rio.** Os nomes de rio vêm do trecho mais próximo, e não da anotação original. No conjunto de 28.975 pontos, 91,2% caíram no rio dominante da própria camada de anotação, e o restante foi para afluentes ou trechos vizinhos.
- **Dependência da ordem.** Como a seleção é gulosa, um ponto diferente poderia ter sido mantido em cada vizinhança com outra ordem de processamento.
## Fontes e licenças
| Fonte | Uso | Licença / termos |
|---|---|---|
| INPE, CBERS-4A WFI | Imagens | `TODO` (o CBERS on AWS usa CC BY-SA 3.0) |
| IJSN, Uso do Solo ES 2019–2020 | Máscaras de uso do solo | `TODO` (conferir nos metadados do GeoBases) |
| AGERH, cursos d'água (Q90, 2022) | Máscaras de hidrografia | `TODO` (conferir nos metadados do GeoBases) |
| AGERH, bacias hidrográficas (2022) | Estatísticas por bacia | `TODO` |
| IJSN, ortofotomosaico KOMPSAT-3/3A | Referência de anotação | Não redistribuído |
| OpenStreetMap | Referência de anotação | Não redistribuído |
O dataset é distribuído sob **CC BY-SA 4.0**, de forma provisória, enquanto os termos das fontes não são confirmados. Se alguma fonte for mais restritiva, a licença será separada por componente.
## Citação
```bibtex
@dataset{TODO,
  title  = {CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)},
  author = {TODO},
  year   = {2026},
  url    = {TODO}
}
```
## Agradecimentos
Imagens CBERS-4A: INPE. Uso do solo e ortofotomosaico: IJSN. Hidrografia e bacias: AGERH. Dados disponibilizados pelo GeoBases-ES. Base cartográfica de referência: © colaboradores do OpenStreetMap.

	---
	license: cc-by-sa-4.0
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	- pt
	pretty_name: CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)
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	- image-segmentation
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	- cbers-4a
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	- rivers
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	- brazil
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	- 1K<n<10K
	---

	# CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)

	Recortes de imagens CBERS-4A WFI centrados em pontos sobre rios do estado do Espírito Santo, com máscaras de hidrografia e de uso do solo. O dataset foi pensado para segmentação semântica de rios em imagens de média resolução.

	> Status: em preparação. Os recortes ainda não foram todos gerados e o repositório ainda não é público. Os itens marcados com `TODO` dependem de confirmação.

	## Seleção dos pontos

	O dataset tem 2.103 pontos. Eles saíram de um conjunto de 28.975 pontos anotados sobre rios, reduzido com um raio de exclusão de 2 km para evitar recortes sobrepostos (redução de 92,7%). Dois pontos do dataset nunca ficam a menos de 2 km um do outro, então os recortes de 2,5 km não se sobrepõem de forma relevante.

	Uma versão mais esparsa, com raio de 4 km (958 pontos), foi calculada, mas não faz parte desta publicação.

	## Conteúdo de cada amostra

	Cada ponto gera um recorte de 2,5 km × 2,5 km centrado nele, em SIRGAS 2000 / UTM 24S (EPSG:31984).

	\| Pasta \| Descrição \|
	\|---\|---\|
	\| `bands` \| Imagem, 4 GeoTIFFs de uma banda cada, em ordem B13, B14, B15, B16 \|
	\| `groundtruth` \| Máscara de uso do solo (IJSN), PNG RGBA de 8 bits \|
	\| `hydrography` \| Máscara dos cursos d'água (AGERH), PNG RGBA de 8 bits \|

	<!-- TODO: confirmar estrutura final de pastas e nomes de arquivos -->
	<!-- TODO: converter groundtruth e hydrography para GeoTIFF antes de publicar (hoje são PNG com extensão .tif + .tfw) -->

	### Imagem

	- Sensor: CBERS-4A, câmera WFI.
	- Cena: `CBERS_4A_WFI_20260922_194_140_L2`, de 22/09/2026, órbita/ponto 194/140, nível de processamento L2. Fonte: catálogo do INPE.
	- Bandas:

	\| Banda \| Cor \| Comprimento de onda \|
	\|---\|---\|---\|
	\| B13 \| Azul \| 0,45–0,52 µm \|
	\| B14 \| Verde \| 0,52–0,59 µm \|
	\| B15 \| Vermelho \| 0,63–0,69 µm \|
	\| B16 \| Infravermelho próximo (NIR) \| 0,77–0,89 µm \|

	- Tamanho: 512 × 512 pixels, cerca de 4,9 m por pixel.
	- Reamostragem: o pixel nativo da WFI é de 55 m, então cada recorte equivale a cerca de 45 × 45 pixels nativos. A ampliação de aproximadamente 11× usa vizinho mais próximo, sem suavização. A informação real é a da resolução de 55 m.
	- Tipo de dado dos pixels: `TODO` (conferir com `gdalinfo` em um recorte). Os scripts de treino dividem por 4095.

	### Máscaras

	- Uso do solo (`groundtruth`): Mapeamento do Uso do Solo do ES 2019–2020, do IJSN, publicado no GeoBases (camada `ijsn_map_uso_solo_es_2019_20200`).
	- Hidrografia (`hydrography`): camada de cursos d'água `agerh_cursos_dagua_es_q90` da AGERH (Q90, 10/05/2022).
	- As máscaras são renderizadas pelo servidor WMS do GeoBases-ES na mesma janela e grade do recorte da imagem (512 × 512), então ficam alinhadas por construção. O PNG guarda a simbologia do servidor, e não classes numéricas.

	<!-- TODO: descrever a conversão das máscaras para classes/binário, se houver -->

	A camada de cursos d'água é de linhas e inclui rios e outros tipos de feição (córregos, ribeirões, canais). Não representa lagos nem reservatórios.

	## Como o dataset foi construído

	1. Posicionamento dos pontos. Os pontos foram marcados sobre rios usando o OpenStreetMap como base, com consulta ocasional ao ortofotomosaico KOMPSAT-3/3A (2019–2020, IJSN) e ao mapa de uso do solo (IJSN, 2019–2020). Sobre eles ficou a camada de cursos d'água da AGERH, e o nome do rio foi obtido com "Identificar feições" no QGIS. Foram 28.975 pontos em 167 camadas de origem, uma por rio anotado.
	2. Remoção de sobreposição. Seleção gulosa com buffer: percorre os pontos na ordem do arquivo, mantém um e descarta todos os outros dentro de 2 km (euclidiano em UTM). Os pontos retidos ficam a mais de 2 km uns dos outros. A seleção usa todos os pontos juntos, sem separar por rio, e o ponto mantido é o primeiro na ordem do arquivo, então o resultado depende dessa ordem.
	3. Recortes. Cada ponto gera um recorte de 2,5 km, reamostrado para 512 × 512 pixels, e as máscaras são pedidas ao servidor WMS na mesma janela.

	<!-- TODO: link para os scripts (dedup_points.py, count_points.py, map_bacias.py e o chipmunk) -->

	## Distribuição

	### Por bacia hidrográfica

	Pontos por bacia da AGERH (2022), por interseção espacial.

	\| Bacia \| Pontos \| % \|
	\|---\|---:\|---:\|
	\| Rio Doce \| 688 \| 33,2 \|
	\| Rio São Mateus \| 293 \| 14,1 \|
	\| Rio Itapemirim \| 251 \| 12,1 \|
	\| Rio Jucu \| 159 \| 7,7 \|
	\| Rio Itaúnas \| 157 \| 7,6 \|
	\| Santa Maria da Vitória \| 108 \| 5,2 \|
	\| Rio Benevente \| 107 \| 5,2 \|
	\| Rio Itabapoana \| 97 \| 4,7 \|
	\| Rio Riacho \| 93 \| 4,5 \|
	\| Rio Reis Magos \| 50 \| 2,4 \|
	\| Rio Novo \| 48 \| 2,3 \|
	\| Guarapari \| 22 \| 1,1 \|
	\| Ilha de Vitória \| 0 \| 0,0 \|
	\| Total em bacias \| 2.073 \| 100 \|

	Os 30 pontos fora de todas as bacias não entram na porcentagem. No conjunto original, os pontos nessa situação ficam a menos de 913 m do limite das bacias, em sua maioria a menos de 100 m. Isso sugere diferença de limite cartográfico, e não erro de anotação.

	### Por rio

	Cada ponto foi associado ao trecho de rio mais próximo da AGERH, até 500 m, pelo nome do trecho. São 200 rios nomeados com ao menos um ponto. Os rios com mais pontos são o Itaúnas (69), o Cotaxé, ou Braço Norte do São Mateus (57), o Itabapoana (55), o Doce (52) e o Barra Seca (52). Cerca de 5% dos pontos (100) caem em trechos cujo nome na base é "Sem nome", e 6 pontos ficam a mais de 500 m de qualquer trecho.

	## Limitações

	- Desequilíbrio entre bacias. O Rio Doce tem 33% dos pontos. A remoção de sobreposição já reduziu essa concentração (era 51% no conjunto original), mas não a eliminou.
	- Resolução. Os recortes são ampliados cerca de 11× por vizinho mais próximo, de 55 m para 4,9 m, então rios mais estreitos que um pixel nativo não aparecem de forma nítida na imagem.
	- Máscara de hidrografia. Inclui tipos de curso d'água além de "rio" e não representa lagos nem reservatórios.
	- Uma única cena e data. As imagens vêm de uma cena de 22/09/2026, então não há variação sazonal. A presença de nuvens nos recortes não foi avaliada.
	- Sem avaliação formal de qualidade. Não houve avaliação espacial nem temática das amostras ou das máscaras.
	- Associação ponto-rio. Os nomes de rio vêm do trecho mais próximo, e não da anotação original. No conjunto de 28.975 pontos, 91,2% caíram no rio dominante da própria camada de anotação, e o restante foi para afluentes ou trechos vizinhos.
	- Dependência da ordem. Como a seleção é gulosa, um ponto diferente poderia ter sido mantido em cada vizinhança com outra ordem de processamento.

	## Fontes e licenças

	\| Fonte \| Uso \| Licença / termos \|
	\|---\|---\|---\|
	\| INPE, CBERS-4A WFI \| Imagens \| `TODO` (o CBERS on AWS usa CC BY-SA 3.0) \|
	\| IJSN, Uso do Solo ES 2019–2020 \| Máscaras de uso do solo \| `TODO` (conferir nos metadados do GeoBases) \|
	\| AGERH, cursos d'água (Q90, 2022) \| Máscaras de hidrografia \| `TODO` (conferir nos metadados do GeoBases) \|
	\| AGERH, bacias hidrográficas (2022) \| Estatísticas por bacia \| `TODO` \|
	\| IJSN, ortofotomosaico KOMPSAT-3/3A \| Referência de anotação \| Não redistribuído \|
	\| OpenStreetMap \| Referência de anotação \| Não redistribuído \|

	O dataset é distribuído sob CC BY-SA 4.0, de forma provisória, enquanto os termos das fontes não são confirmados. Se alguma fonte for mais restritiva, a licença será separada por componente.

	## Citação

	```bibtex
	@dataset{TODO,
	title = {CBERS-4A WFI River Segmentation (Espírito Santo)},
	author = {TODO},
	year = {2026},
	url = {TODO}
	}
	```

	## Agradecimentos

	Imagens CBERS-4A: INPE. Uso do solo e ortofotomosaico: IJSN. Hidrografia e bacias: AGERH. Dados disponibilizados pelo GeoBases-ES. Base cartográfica de referência: © colaboradores do OpenStreetMap.