Gerador de mapas com IA para lugares reais: modelos de imagem x agente no QGIS

A maioria das ferramentas que aparecem na busca por "gerador de mapas com IA" desenha uma imagem que parece um mapa. Para um lugar real, você precisa de uma IA que leia dados SIG em vez de chutar pixels. No meu teste em Recife, dois modelos de imagem não colocaram nenhum parque ou escola real dentro das zonas de 1 km que desenharam, enquanto um agente SIG dentro do QGIS bateu com o OpenStreetMap em todos os 50 parques e 18 escolas.

Fiz esse teste em 7 de novembro de 2026 com um único prompt, escrito junto com os critérios de aprovação antes de qualquer execução:

A map of the parks and schools within 1 km of the metro stations of central Recife, Brazil, with a legend and a scale bar

Veja o que cada tipo de ferramenta realmente produz, como montar o mesmo mapa de graça no QGIS à mão e o que aconteceu quando dei a frase a um agente dentro do QGIS.

O que é um gerador de mapas com IA?

Um gerador de mapas com IA é qualquer ferramenta que transforma um prompt de texto em mapa. Na prática, esse rótulo cobre três coisas bem diferentes, e o Google mistura as três na mesma página. Quando puxei os primeiros resultados orgânicos para "ai map generator" nos EUA em 7 de novembro de 2026, 6 dos 9 resultados eram geradores de mapas de fantasia, de Dungeons & Dragons ou de batalha para RPG de mesa (Recraft, um tópico do r/DnD no Reddit, Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky AI e OpenArt). Só 3 tratavam de lugares reais, e nenhum mostrava um mapa de uma área real construído com dados abertos, com legenda e barra de escala.

Os três tipos são:

1. Geradores de mapas de fantasia e de jogos (Recraft, o criador de fantasia do Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky, OpenArt, Perchance). Modelos de texto para imagem ajustados para desenhar continentes fictícios, mundos em pergaminho ou grades de masmorra. Ótimos para uma campanha, mas não foram feitos para geografia real.
2. Modelos de imagem genéricos (como os modelos de imagem Gemini do Google, ou as ferramentas de imagem do ChatGPT e do Midjourney) e ferramentas de mapa com marcadores (como o MapsGPT da Proxi ou o PamPam). Os modelos de imagem pintam um JPEG chapado que imita um mapa de ruas. As ferramentas de marcadores colocam pinos num mapa web a partir da memória de um LLM; a própria página do MapsGPT diz que "Places come from public data and an AI's best guess" e acrescenta "It's a good starting point, not a guarantee."
3. Um agente SIG rodando dentro de um software SIG de desktop como o QGIS. Em vez de desenhar pixels, ele baixa camadas vetoriais de fontes como o OpenStreetMap, roda ferramentas espaciais (um buffer métrico, uma interseção), aplica estilo às camadas e monta um layout de impressão que você pode editar ou exportar para PDF.

Se você precisa de uma ilha para um romance, o primeiro grupo é o que você quer. Se alguém vai caminhar, construir ou tomar uma decisão a partir do mapa, só o terceiro grupo trabalha com coordenadas reais.

O teste: um prompt em Recife, quatro caminhos

Escolhi Recife porque a cidade tem uma costa bem definida a leste, dois rios (o Capibaribe e o Beberibe) que se encontram perto do centro, uma linha de metrô (Metrorec) e boa cobertura no OpenStreetMap. Antes de rodar qualquer coisa, extraí a referência do OpenStreetMap (railway=station com station=subway, leisure=park e amenity=school) e escrevi as regras de aprovação:

• As estações precisam ser estações reais do Metrorec, na ordem certa, incluindo pelo menos Recife e Joana Bezerra.
• Cada rótulo de parque ou escola numa imagem é conferido no OSM: existe um elemento com esse nome e esse tipo em Recife, e ele fica a até 1 km de uma estação real?
• A barra de escala precisa concordar, com margem de 25%, com a distância real em linha reta de 1.192 m entre as estações Recife e Joana Bezerra.
• Para o agente SIG: um buffer verdadeiro de 1.000 m num SRC métrico, contagens de parques e escolas iguais à minha própria conferência de geometria no OSM, um layout com legenda e barra de escala, e atribuição dos dados.

O que os modelos de imagem erram numa cidade real

Enviei o prompt uma vez ao gemini-3-pro-image e uma vez ao gemini-3.1-flash-image pela API do Gemini, com as configurações padrão e sem prompt de sistema. Uma imagem por modelo é uma amostra única, não um benchmark estatístico, então leia as contagens abaixo como o que aconteceu na minha execução, e não como uma taxa fixa.

À primeira vista, as duas imagens convencem. Mesmo com o prompt em inglês, as duas escreveram os rótulos em português, colocaram o Oceano Atlântico do lado direito, onde fica a costa do Recife, desenharam ícones vermelhos de metrô com círculos de 1 km em volta e adicionaram legenda e barra de escala.

Quando você confere os nomes no OpenStreetMap, o mapa desmorona. Na imagem do Pro, 7 dos 10 nomes distintos de parques e escolas são lugares reais em Recife (como Parque 13 de Maio, Parque da Jaqueira, Ginásio Pernambucano e Colégio Damas). Um é uma rua, não um parque (Praça do Arsenal), e dois não existem no OSM (Parque das Jaqueira e Colégio de Mantes).

O problema maior é onde eles estão. Todos os rótulos da imagem ficam dentro de um círculo de 1 km desenhado, porque foi isso que o prompt pediu. Na realidade, nenhum dos 10 parques e escolas nomeados fica a até 1.000 m de uma estação de metrô real. O mais próximo é o Liceu de Artes e Ofícios, a 1.101 m da estação Recife; o Parque 13 de Maio fica a 1.248 m; o Parque da Jaqueira, a 4.144 m. O modelo lembrou nomes reais do Recife e os pintou dentro dos seus círculos.

As estações têm o mesmo problema. Só 3 dos 6 nomes distintos de estação na imagem do Pro são estações reais do Metrorec (Largo da Paz, Joana Bezerra e Afogados). "Recife Antigo" é um bairro, "Larga Bezerra" mistura Largo da Paz com Joana Bezerra, e o rótulo "Central" aparece em três ícones vermelhos separados, em três partes do mapa. No OSM, Afogados e Largo da Paz ficam a 489 m uma da outra; medida pela própria barra de escala de 1 km da imagem, a imagem do Pro as desenha a 2,8 km de distância.

A imagem do Flash (gemini-3.1-flash-image, 10,9 s) é pior nos rótulos: 5 dos seus 10 nomes distintos de parques e escolas são parques ou escolas reais em Recife, 2 são do tipo errado (a Lagoa do Araçá é uma lagoa, e a Escola Estadual Sizenando Silveira só aparece no OSM como uma estação de bicicletas compartilhadas com o nome dela) e 3 não existem no OSM. De novo, nenhum dos parques ou escolas reais fica a até 1 km de uma estação de metrô central.

Ela também inventa detalhes cartográficos. Ao longo das bordas de cima e da esquerda, imprime marcas de coordenadas (85000, 40000, 70000) que não pertencem a nenhum sistema de coordenadas, e a fileira de marcas de baixo se desfaz em formas ilegíveis. No litoral, desenha a Praia de Boa Viagem ao norte da Praia do Pina; em Recife, Boa Viagem fica cerca de 3,7 km ao sul do Pina.

Nada disso surpreende quando você lembra como um modelo de imagem funciona. Ele não tem camada SIG, não tem sistema de coordenadas e não tem como medir 1.000 m. Ele prevê pixels que parecem um mapa do Recife.

Como fazer o mapa real de graça no QGIS

Antes de olhar para um agente de IA, veja o jeito padrão e gratuito de montar este mapa no QGIS com dados do OpenStreetMap. Se você nunca montou um layout, nosso guia sobre como fazer um mapa no QGIS cobre o básico com mais detalhe, e nosso guia para baixar dados do OpenStreetMap no QGIS mostra o QuickOSM passo a passo.

Esta é a janela do QuickOSM da etapa 1, configurada para leisure=park em Recife:

E as duas janelas de Processamento que fazem o trabalho espacial de verdade nas etapas 4 e 5, o buffer em metros e a extração pela localização:

Com o buffer pronto, Extrair pela localização filtra os 135 parques da área baixada até os 50 que tocam a zona de 1 km:

Colocar essas camadas sobre um mapa base do OpenStreetMap num layout de impressão do QGIS dá um mapa de referência verificável, com exatamente os 50 parques e as 18 escolas:

Um agente SIG com o mesmo prompt

Nós desenvolvemos o AI Agent, então esta seção testa o nosso próprio plugin com exatamente a mesma frase. É um painel de conversa acoplado dentro do QGIS (explicado em detalhe no nosso guia completo do AI Agent para QGIS). Em vez de gerar uma imagem, ele lê seu projeto, busca conjuntos de dados vetoriais, roda ferramentas de Processamento do QGIS e monta um layout de impressão.

Comecei com um projeto vazio no QGIS 3.44.15 em macOS, defini o esforço como Medium e as permissões como Balanced, colei exatamente o prompt do teste e cliquei em Enviar uma vez. Nenhuma mensagem de acompanhamento, nenhum cartão de pergunta e nenhum ajuste manual.

Ele terminou em 88,7 segundos (34 chamadas internas de ferramentas, 0 erros). Ele lê o OpenStreetMap de um extrato que hospedamos (datado de 19 de outubro de 2026), então os servidores públicos que me recusaram naquele dia não o pararam. Ele mudou o projeto para EPSG:31985 (SIRGAS 2000 / UTM zona 25S), buscou as estações de metrô, aplicou um buffer de 1.000 m, recortou os parques e as escolas, aplicou estilo a seis camadas e montou um layout A4 paisagem.

A resposta dele no painel foi:

Created the A4 layout Central Recife parks and schools, with a legend and scale bar. It shows 18 mapped schools and 50 mapped parks within 1 km straight-line distance of two metro stations. "Central" means within 2.5 km of Recife's city centre; coverage depends on OpenStreetMap. I can also export the layout as a PDF.

Conferi as camadas dele com a minha própria conferência de geometria no OpenStreetMap:

• Estações: ele escolheu Recife (-8.06917, -34.88537) e Joana Bezerra (-8.07321, -34.89539).
• Buffer: a camada de buffer em EPSG:31985 cobre 5.375.557 m², a 0,02% da área analítica de dois círculos de 1.000 m separados por 1.192 m (5.376.700 m²).
• Parques e escolas: 50 parques e 18 escolas, batendo com 50 de 50 IDs de parques no OSM e 18 de 18 IDs de escolas do fluxo manual. O vértice de parque mais distante fica a 998 m de uma estação, e a escola mais distante a 944 m.
• Atribuição: o rodapé do layout traz © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S.

Com essa única mensagem, ele também teve limites reais, e dá para vê-los no layout acima:

• Só duas estações. Ao definir "central" como até 2,5 km do centro histórico do Recife, ele deixou de fora Afogados (que fica a 2.475 m da estação Recife), Largo da Paz e Ipiranga. Com Afogados incluída, as contagens sobem para 63 parques e 26 escolas. Pelo menos ele declarou a regra dos 2,5 km na resposta e na página, então dá para pedir Afogados numa mensagem seguinte.
• Sem rótulos de nome de parques ou escolas no mapa. Só as duas estações têm rótulo; para ver o nome de uma escola, você clica no elemento no QGIS ou pede ao agente para rotular.
• Sem seta de norte, e página mal equilibrada. Meu prompt não pediu seta de norte, então o agente não adicionou. O rótulo "Joana Bezerra" fica em cima do ponto vermelho, não há mapa base raster por baixo das ruas do Overture e da água do OSM, e o terço direito da página A4 é quase todo espaço em branco.
• Ele parou a um clique do arquivo PDF. Montou o layout de impressão do QGIS e ofereceu exportar para PDF, então cliquei eu mesmo em Layout > Exportar como PDF….

A diferença para um gerador de imagens é que cada parte deste mapa é uma camada real do QGIS num sistema de coordenadas métrico. Mover a legenda, adicionar uma seta de norte, ligar os rótulos das escolas ou incluir a estação Afogados leva segundos no mesmo mapa, em vez de jogar os dados de novo por um novo JPEG.

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Quando usar cada ferramenta

• Use um gerador de mapas de fantasia (Recraft, Firefly, TT-RPG, OpenArt) quando o lugar for fictício. É para isso que a maioria dos resultados de busca por "gerador de mapas com IA" foi feita, e eles fazem isso bem.
• Nunca use um modelo de imagem para um lugar que alguém vai visitar, citar num relatório ou usar como base de uma obra. O perigo do gemini-3-pro-image e do gemini-3.1-flash-image não é parecerem ruins; é parecerem prontos enquanto colocam nomes reais de escolas do Recife a 3 ou 4 km de onde elas ficam. Se você só tem um chatbot no navegador, peça que ele escreva código PyQGIS em vez de desenhar uma imagem; nosso teste do ChatGPT no QGIS mostra o que funciona e onde os scripts às cegas falham.
• Use o QGIS manualmente quando quiser controle total sobre cada consulta, símbolo e item do layout sem custo nenhum, ou quando estiver aprendendo como funcionam as junções espaciais e as projeções métricas.
• Use um agente SIG dentro do QGIS quando quiser camadas reais do OpenStreetMap ou do Overture, um buffer métrico verdadeiro e um layout editável em um minuto e meio, e não se importar em ajustar um rótulo ou adicionar uma seta de norte no fim. Você vê todas as nossas ferramentas para QGIS no hub de IA do QGIS.

Como medimos. Testado em 7 de novembro de 2026. As duas execuções de imagem chamaram a API do Gemini (generateContent com responseModalities: ["TEXT","IMAGE"], configurações padrão, sem prompt de sistema, n = 1 imagem por modelo) no gemini-3-pro-image e no gemini-3.1-flash-image. A referência veio da API do OpenStreetMap (/api/0.6/map, oito blocos cobrindo lon -34.9245 a -34.8745, lat -8.0885 a -8.0585) e de consultas ao Nominatim no mesmo dia. A execução do AI Agent usou o QGIS 3.44.15 em macOS com o AI Agent 1.9.4 em esforço Medium e permissões Balanced, num projeto vazio; o extrato do OpenStreetMap consultado pelo agente era de 19 de outubro de 2026 e o extrato de ruas do Overture Maps, de 21 de outubro de 2026. Um prompt e uma cidade são uma amostra pequena; outra cidade, um prompt em português ou novas execuções de imagem mudariam as contagens exatas de rótulos.

Perguntas frequentes

O ChatGPT ou o Gemini conseguem fazer um mapa preciso de uma cidade real?

Não como imagem gerada. Quando um modelo de imagem desenha um mapa, ele prevê pixels em vez de ler coordenadas SIG. No nosso teste no centro do Recife, os dois modelos de imagem Gemini desenharam mapas convincentes em português, com legenda e barra de escala, mas 0 dos 10 parques e escolas nomeados em cada imagem eram lugares reais situados dentro das zonas de 1 km em volta do metrô que eles desenharam. Para um mapa preciso, use um SIG como o QGIS ou um agente que trabalhe com camadas reais do OpenStreetMap.

Existe um gerador de mapas com IA gratuito para lugares reais?

Sim, com limites. Ferramentas web de marcadores como o MapsGPT deixam você gerar de graça alguns mapas interativos com pinos por hora, embora a própria página avise que os pontos são "an AI's best guess". Para um mapa SIG real, com polígonos, barra de escala e layout de impressão, o QGIS é totalmente gratuito e de código aberto, e o AI Agent para QGIS inclui um plano gratuito de 5 tarefas por mês em esforço Low, sem cartão nem chave de API (o Pro adiciona 300 tarefas por mês e os esforços Medium e High).

A IA consegue gerar um mapa a partir dos meus próprios dados SIG ou de uma planilha?

Geradores de imagem não conseguem ler um Shapefile, um GeoPackage ou um CSV de coordenadas. Um agente SIG dentro do QGIS consegue: você abre seu projeto existente ou solta um CSV, GeoPackage, Shapefile ou GeoJSON no painel de conversa do AI Agent e pede um buffer, uma junção, um estilo ou um layout de impressão a partir das suas camadas, junto com dados do OpenStreetMap ou do Overture Maps.

Por que a maioria dos resultados de busca por 'gerador de mapas com IA' é de mapas de fantasia ou de D&D?

Porque os modelos de texto para imagem são muito bons em inventar litorais, texturas de pergaminho e salas de masmorra onde não existe referência real. Quando conferimos os 9 primeiros resultados do Google para "ai map generator" em novembro de 2026, 6 eram ferramentas de mapas de fantasia ou de batalha para RPG de mesa. Se você precisa do mapa de um lugar real, procure uma ferramenta SIG ou um plugin do QGIS, não um gerador de imagens.

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