paeslemesa/belem-ilhasdecalor

Dataset UHI Belém — Ilhas de Calor Urbana (1985–2024)

Conjunto de dados geoespaciais de série temporal da Intensidade da Ilha de Calor Urbana (SUHII) para o município de Belém, Pará, Brasil, gerado a partir de imagens Landsat (1985–2024), camadas estáticas de elevação (DEM), Fator de Visão do Céu (SVF) e pesos de distância à água e vias.

Descrição

Este dataset contém a série temporal da Intensidade da Ilha de Calor Urbana (SUHII) para o município de Belém, Pará, Brasil, no período de 1985 a 2024. Os dados são gerados a partir de imagens Landsat com resolução de 30 m, incluindo mapas raster anuais de SUHII, séries temporais municipais, painéis por distrito e vetoriais de referência (IBGE, ANA, MapBiomas).

O SUHII é definido como:

SUHII = LST urbana − LST rural

onde a referência rural é derivada de pixels com NDVI > 0,5 dentro do município.

Estrutura do dataset

GeoInfo2026/
├── README.md                       # este arquivo (Hugging Face dataset card)
├── CITATION.cff                    # citação preferencial
├── data_dictionary.md              # dicionário de variáveis
├── data_package.json               # especificação Frictionless Data
├── provenance/
│   └── methods.md                  # métodos de geração dos dados
├── data/
│   ├── rasters/
│   │   ├── static/
│   │   │   ├── dem/                  # COPERNICUS_DEM_30M.tif, ANADEM_30M.tif
│   │   │   ├── svf/                  # SVF.tif
│   │   │   └── weights/              # pesos de distância (água, vias)
│   │   └── dynamic/
│   │       ├── landsat/              # BELEM_LANDSAT_YYYY.tif (1985–2025)
│   │       ├── mapbiomas/            # YYYY_urb.tif (classificação urbana)
│   │       ├── mascara_mapbiomas/    # máscaras MapBiomas (1985–2024)
│   │       └── suhii/                # produtos SUHII
│   │           ├── rasters/          # suhii_map_YYYY.tif
│   │           └── tabular/          # suhii_timeseries.csv, district CSVs
│   └── vector/
│       └── shp/                      # vetoriais IBGE/ANA/MapBiomas
├── scripts/                        # scripts de análise (Python)
│   ├── analyze_uhi.py
│   ├── heatmaps.py
│   ├── load_data.py
│   ├── raster_utils.py
│   └── raster_heatmaps.py
├── analysis/
│   ├── figures/                    # figuras geradas (PNG, PDF)
│   └── reports/
│       └── analise_dados.md        # relatório de análise consolidado
├── products/                       # produtos de modelo (ex: U-Net)
│   └── unet_spatial_prediction.png
└── LICENSE                         # CC BY 4.0

Cobertura

• Local: município de Belém, Pará, Brasil
• Período temporal: 1985–2024 (Landsat); produtos MapBiomas até 2024; Landsat até 2025
• Resolução espacial: 30 m (Landsat/DEM/SVF); produtos vetoriais em escalas IBGE/ANA
• Sistema de referência: SIRGAS 2000 / UTM zone 22S (EPSG:31982) para rasters; shapefiles variam (ver .prj)

Variáveis principais

Variável	Unidade	Descrição
LST	°C	Temperatura da superfície terrestre
SUHII	°C	Intensidade da ilha de calor urbana (LST urbana − LST rural)
NDVI	—	Índice de vegetação
NDBI	—	Índice de área construída
MNDWI / NDWI	—	Índices de água/umidade
Albedo	—	Albedo da superfície
SVF	—	Fator de visão do céu
pct_urban	%	Percentual de pixel urbano por distrito
DEM	m	Elevação do terreno
Pesos de distância	—	Distância normalizada à água e malha viária

Formatos

• Raster: GeoTIFF, projeção SIRGAS 2000 / UTM 22S (EPSG:31982)
• Tabela: CSV (UTF-8), separador vírgula
• Vetor: ESRI Shapefile (.shp/.shx/.dbf/.prj/.cpg)
• Imagem: PNG, PDF

Licença

CC BY 4.0 — Creative Commons Attribution 4.0 International.

Você é livre para compartilhar e adaptar o material, desde que dê o crédito apropriado, forneça um link para a licença e indique se foram feitas alterações.

Dados de origem: Landsat (USGS/NASA), MapBiomas, IBGE, ANA, Copernicus DEM — respeitar as licenças de cada origem.

Citação

Preferir o arquivo CITATION.cff ou gerar DOI via Zenodo ao depositar.

Contato

Grupo Curadores Ilhas de Calor Belém — repositório: org_geoinfo2026/ilhasdecalor-belem

Scripts de Análise

Pasta: scripts/

Todos os scripts são escritos em Python e dependem de pandas, numpy, matplotlib e rasterio.

Script	Função	Saída principal
load_data.py	Utilitário de carregamento de CSVs (municipal, distrito, tendências, regressões)	DataFrames pandas
raster_utils.py	Utilitário de leitura de GeoTIFF (SUHII, Landsat, DEM, SVF)	Arrays numpy + metadados rasterio
analyze_uhi.py	Estatísticas descritivas, tendências por distrito e figuras exploratórias	Figuras em scripts/output/
heatmaps.py	Mapas de calor tabulares (distrito×ano, correlação, série temporal z-score)	Figuras em scripts/output/
raster_heatmaps.py	Mapas de calor espaciais dos rasters SUHII por ano selecionado	Figuras em scripts/output/
run_analysis.py	Ponto de entrada que executa analyze_uhi.py	Executa a análise completa

Execução:

cd scripts/
python run_analysis.py      # análise exploratória completa
python heatmaps.py          # apenas heatmaps tabulares
python raster_heatmaps.py   # apenas heatmaps espaciais rasters

As figuras geradas são salvas em scripts/output/.

Princípios FAIR

• Findable: metadados ricos (README, CITATION.cff, data_package.json), identificadores temporais e espaciais, palavras-chave
• Accessible: formatos abertos (GeoTIFF, CSV, Shapefile), metadados acessíveis independentemente dos dados
• Interoperable: vocabulários controlados (nomes de distritos IBGE, códigos MapBiomas), CRS padronizado (SIRGAS 2000 / UTM 22S), formatos não proprietários
• Reusable: licença clara (CC BY 4.0), proveniência documentada (provenance/methods.md), dicionário de dados, metadados de citação