Extrair Vias no QGIS: 6 Métodos e 1 Armadilha

Para extrair vias em , instale o QuickOSM, abra Vector > QuickOSM > QuickOSM, consulte a chave highway sobre a extensão do seu canvas, e a rede chega como linhas em segundos. Onde o OpenStreetMap é falho, cinco outros métodos colocam vias no mapa: um dataset nacional publicado, digitalização manual, afinamento no GRASS, classificação supervisionada e um modelo de segmentação.

• Mais rápido, e grátis: QuickOSM, se alguém já mapeou a área.
• Cobertura nacional hoje: um dataset publicado, ainda grátis.
• Imagens mais novas que o mapa: um modelo de segmentação, a partir de um plano gratuito.
• Linhas a partir de uma máscara ou um mapa escaneado: GRASS r.thin e depois r.to.vect.

Uma escolha vem antes, e ela decide quais métodos estão abertos para você. Você não está extraindo vias. Você está escolhendo entre uma linha central, uma linha no meio carregando número de faixas e limite de velocidade, e uma superfície, o asfalto de meio-fio a meio-fio. Roteamento precisa da linha. Drenagem e quantitativos de recapeamento precisam da área. Metade dos métodos abaixo entrega um, metade entrega o outro, e converter entre eles custa uma etapa extra.

Onde a web erra

Duas respostas se repetem em tutoriais e fóruns de QGIS, e ambas custam uma tarde antes de você descobrir.

"Ative o automatic tracing e siga a via na imagem." O tracing não olha para a figura. O manual do QGIS 3.44 é explícito: ele constrói o caminho mais curto ao longo das bordas de feições vetoriais existentes. Sobre imagens de satélite puras não há nada a seguir, então a ferramenta não faz nada. Ela compensa quando você já tem parcelas ou uma rede parcial e quer que a nova geometria se ajuste a elas.

"Rode o GRASS r.thin na sua foto aérea." O r.thin precisa de um raster onde via é um valor e todo o resto é outro. Entregue a ele uma fotografia colorida e ele afina o que quer que os valores de pixel agrupem, o que não são vias. É uma ferramenta brilhante colocada uma etapa cedo demais: ela pertence depois de uma classificação ou uma detecção, não antes.

Resposta curta

Antes de começar

Trabalhe em um CRS projetado. Duas etapas abaixo usam uma largura em unidades do layer, e uma largura em graus não significa nada.

Quatro coisas quebram todos os métodos desta página, seja qual for o preço. Copa de árvore sobre uma rua residencial esconde a via de qualquer sensor olhando de cima, então o resultado volta em pedaços. Uma estrada de terra e o campo ao lado têm a mesma cor, e é por isso que vias não pavimentadas somem exatamente nos lugares que mais precisam ser mapeados.

As outras duas são problemas de forma. Rios, leitos secos e ferrovias são feições longas e finas, e qualquer método baseado em pixel os joga na classe de vias. Pontes e bocas de túnel cortam a superfície no ponto onde uma rede mais precisa seguir conectada.

Método 1: Vias do OpenStreetMap com QuickOSM

Trinta segundos conferindo o OSM poupam todos os métodos abaixo. QuickOSM consulta a Overpass API e joga a resposta direto no seu projeto.

As tags são o motivo pelo qual uma área mapeada supera qualquer detecção. highway=track diz que um caminho é uma estrada agrícola e highway=unclassified que é uma via pública menor. Nenhum modelo desta página pode dizer nem um nem outro, porque uma detecção devolve uma forma e o OSM devolve uma forma que alguém já nomeou. Atribuição é exigida sob a ODbL.

Cobertura é onde o OSM para. Abra as linhas de highway sobre imagens recentes na África rural, no Sul da Ásia, ou na borda em expansão da maioria das cidades, e as estradas estão claras na figura sem nada desenhado sobre elas.

Use quando: alguém já mapeou a área.

Pule quando: as imagens mostram vias que o layer OSM não mostra.

Método 2: Datasets de vias publicados

Alguém pode já ter rodado a detecção e dado o resultado de graça.

Microsoft Road Detections cobre 54,2 milhões de quilômetros de vias em 235 países, extraídos de imagens aéreas do Bing Maps e publicados sob ODbL como linhas centrais, um arquivo por país.

A Meta publica suas próprias vias geradas por IA através do Rapid editor. A distribuição Daylight que costumava empacotá-las foi sunset in May 2024, então o Rapid agora é o caminho prático até elas.

Agências nacionais superam ambos onde existem. A França publica a BD TOPO com seu layer Troncons de route em precisão métrica sob Etalab 2.0, contra o alinhamento aproximado que um dataset extraído entrega. A Grã-Bretanha publica o OS Open Roads grátis através do OS Data Hub, atualizado a cada abril e outubro.

O porém é a data. Um conjunto detectado é um retrato das imagens de onde foi extraído, e nenhum deles sabe que uma via fechou na primavera passada.

Use quando: você precisa de cobertura nacional hoje à tarde e a data é boa o bastante.

Pule quando: o trabalho é uma mudança posterior à construção do dataset.

Método 3: Digitalize à mão, com tracing ativado

Abaixo de umas cinquenta vias, desenhar ainda vence, e o QGIS dá ajuda real quando você sabe o que o tracing realmente segue.

Ative a edição, escolha Add Line Feature, depois ative a ferramenta Tracing na barra Snapping ou pressione T. Ajuste a um vértice, mova até um segundo, e o QGIS constrói o caminho mais curto entre eles ao longo de bordas de feições existentes. Abra o ícone do tracing e defina Offset para digitalizar em paralelo a essas feições em vez de sobre elas.

Dois comportamentos surpreendem. O tracing se desliga sozinho quando o canvas tem feições demais, e volta quando você aproxima. Para uma curva à mão livre, R dá streaming digitizing em vez disso.

Use quando: abaixo de umas cinquenta vias, ou correções contra um layer em que você já confia.

Pule quando: você está olhando para um distrito de estradas não mapeadas.

Método 4: GRASS r.thin, depois r.to.vect

Este é o único método que entrega linhas centrais direto, e é por isso que ele sobrevive em 2026. Alimente-o com um raster onde via é um valor e todo o resto é outro: um escaneamento limiarizado de um mapa em papel, ou uma máscara do Método 5 ou 6.

r.thin reduz cada traço a um pixel de largura, e essa cadeia de pixels é a linha central. r.to.vect com feature type line a transforma em geometria. O manual do GRASS avisa que ele cria nós excessivos em junções e esporas soltas, então reserve a limpeza: descarte as esporas por comprimento, depois una os segmentos que deveriam ser uma via.

O GRASS vem com a maioria dos instaladores do QGIS, então não há nada extra a comprar. Ele também é a etapa que transforma uma superfície do Método 6 em uma rede de linhas, que é a combinação que mais uso.

Use quando: você tem uma máscara de vias limpa ou um escaneamento limpo, e precisa de linhas.

Pule quando: a entrada é uma fotografia colorida.

Método 5: Classificação supervisionada

Classifique os pixels, depois vetorize a classe de vias. O Semi-Automatic Classification Plugin é a ferramenta padrão, por Luca Congedo. A Release 9.0.4 precisa do QGIS 3.99, a linha QGIS 4, então no QGIS 3.x o gerenciador entrega a 8.5.0 em vez dela. dzetsaka faz o mesmo trabalho com uma interface menor.

Você desenha regiões de treino sobre pixels de via e sobre cada outra classe na cena, roda um classificador como Maximum Likelihood, depois envia a classe de vias por Raster > Conversion > Polygonize. O raster to vector guide cobre essa segunda metade, incluindo os algoritmos que corrigem as bordas em escada que o polygonize deixa.

Funciona quando o asfalto difere de verdade do que o cerca, e bandas multiespectrais ajudam. Cai nos parecidos, porque um classificador compara valores de pixel e nada sabe sobre forma: telhados cinzentos, leitos secos e margens de campo nu caem todos na classe de vias. Reserve horas para as amostras de treino, e espere redesenhá-las para a próxima cena.

Use quando: você tem bandas multiespectrais e vias que se destacam nelas.

Pule quando: vias e telhados dividem uma cor, o que é a maioria das cidades.

Método 6: Um modelo de segmentação

Um modelo de segmentação aprendeu como é uma via, então forma e contexto o levam além dos parecidos que param o Método 5. Nós construímos um deles, AI Segmentation. Esta seção é sobre nossa própria ferramenta.

A saída são polígonos de meio-fio a meio-fio e nunca linhas centrais, então um produto em linhas custa a etapa de esqueleto acima. Ambos os modos em nuvem enviam imagens para um servidor na União Europeia, e só o pequeno modelo local fica na sua máquina.

Copa de árvore quebra a superfície em pedaços que você une à mão, e tabuleiros de ponte fazem o mesmo. Asfalto molhado e recapeamento novo mudam o tom o bastante para derrubar um trecho. Não publicamos nenhum número de precisão, porque o número muda com suas imagens.

Um número da nossa própria tabela de ajuste, porque ele explica um resultado que as pessoas acham estranho. Vias rodam em um tile mais grosseiro que edificações, com piso de 512 m de terreno por tile contra 128 m para uma edificação, porque um modelo diante de um fragmento de asfalto o chama de estacionamento. Uma via só se lê como via quando o modelo consegue ver um trecho dela.

Custos, lidos em 3 de setembro de 2026. O plano gratuito cobre 3 km2 de terreno por mês no Automatic sem cartão, mais 50 detecções de objetos por mês no Semi-Auto em nuvem, e o Semi-Auto na sua própria máquina não tem contador. O Pro sobe para 200 km2 e 500 objetos por 39 euros por mês sem IVA. Mapflow traz um modelo de vias precificado em créditos a 0.10 dólares cada, 5 créditos por km2 mais o custo das imagens, com 250 créditos grátis para começar.

Use quando: as imagens são mais novas que o mapa, e há mais vias do que você desenharia à mão.

Pule quando: o OSM já tem a rede, ou as imagens não podem sair da sua máquina.

O que lembrar

Confira o OpenStreetMap primeiro, porque trinta segundos lá decidem se os outros cinco métodos valem ser abertos.

Decida entre linha central e superfície antes de escolher um método, não depois. Roteamento precisa da linha, cálculos de área precisam do polígono, e a conversão custa uma etapa em qualquer direção.

O automatic tracing segue feições vetoriais existentes, nunca as imagens abaixo. O r.thin precisa de um raster binário, nunca de uma fotografia.

Vias sob árvores voltam quebradas em todos os métodos desta página, e nenhuma quantia de dinheiro resolve isso.

Uma superfície do Método 6 passada pelo Método 4 dá uma rede de linhas centrais que ninguém precisou digitalizar.

Try it free in QGIS, no card needed

Perguntas frequentes

O QGIS extrai vias de imagens de satélite sozinho?

Não automaticamente. O núcleo do QGIS digitaliza à mão e vetorza rasters que você já classificou. Tirar vias de uma fotografia precisa de um plugin: um modelo de segmentação, ou um classificador como o SCP que você mesmo treina.

A extração de vias entrega linhas ou polígonos?

Ambos existem, e o método decide. OSM, datasets nacionais, detecções publicadas e o GRASS r.thin devolvem linhas. Classificação supervisionada e modelos de segmentação devolvem superfícies, porque uma superfície é o que as imagens mostram. O GRASS v.voronoi.skeleton converte um no outro.

Por que vias sob copa de árvore saem quebradas?

Nenhum sensor olhando de cima vê através da copa, então a lacuna está nos dados antes de qualquer software tocá-los. Una os pedaços ajustando os segmentos em uma sessão de edição.

Algum método encontra estradas de terra?

Em parte. Uma estrada de terra e o campo ao lado dividem uma cor, então a classificação costuma perdê-las e modelos de detecção acham as mais largas. O OSM highway=track é a fonte mais confiável onde um mapeador passou, que é o problema nos lugares que mais precisam delas.

Qual resolução de imagem basta para extração de vias?

A que separar a via do que está ao lado dela. Uma rodovia aparece em uma cena de satélite grosseira; uma rua residencial sob árvores precisa de ortofoto de 20 cm ou melhor. Teste suas próprias imagens em um plano gratuito antes de se comprometer com um método.

A extração de vias é grátis no QGIS?

Os Métodos 1 a 5 são grátis para instalar e grátis para rodar. Só os modelos de segmentação em nuvem cobram, e ambos nomeados aqui têm uma franquia gratuita.

O raster to vector guide cobre a metade do polygonize do Método 5, e o building footprints guide mostra a etapa de filtragem de ponta a ponta. O QGIS AI hub compara os plugins lado a lado.

Leia a seguirComo detectar footprints de edificações no QGIS (dados abertos, digitalização manual e IA)