Extração de vias no QGIS: 6 métodos e uma armadilha

Para extrair vias em QGIS, instale o QuickOSM, abra Vetor > QuickOSM > QuickOSM, consulte a chave highway sobre a extensão da sua tela do mapa, e a rede chega como linhas em segundos. Onde o OpenStreetMap é falho, cinco outros métodos colocam vias no mapa: um modelo de segmentação, um conjunto de dados nacional publicado, vetorização manual, afinamento no GRASS e classificação supervisionada.

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.

Cada preço, versão e caminho de menu foi lido em 3 de setembro de 2026, contra o manual do QGIS 3.44 e a documentação de cada ferramenta.

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 os caminhos de terra estão ali na imagem, sem nada desenhado sobre eles.

Use quando: alguém já mapeou a área.

Pule quando: as imagens mostram vias que a camada do OSM não mostra.

Quão completo é o OpenStreetMap? Quatro comunas francesas, medidas

Em quatro comunas francesas que medimos em 23 de setembro de 2026, o OpenStreetMap continha de 96 a 98% do comprimento das vias pavimentadas da BD TOPO oficial do IGN, enquanto de 20 a 32% dos caminhos agrícolas e florestais do IGN estavam ausentes dele nas três comunas rurais, e as detecções gratuitas da Microsoft encontraram de 6 a 12% desses caminhos ausentes. Em um país tão bem mapeado quanto a França, extrair vias de imagens é um problema de caminhos de terra, não de vias.

Nessas quatro comunas, as linhas da Microsoft cobrem de 89 a 95% do comprimento das vias pavimentadas do IGN e de 17 a 37% dos caminhos.

Onde estão os caminhos ausentes decide se as imagens conseguem encontrá-los. Sorteamos 20 trechos ausentes em cada comuna rural e olhamos cada um na ortofoto do IGN. Em Orgères-en-Beauce, 7 mostram um caminho no terreno e 5 caem em uma borda de campo sem nada para traçar. Em Gérardmer, 15 de 20 passam sob copas de coníferas, onde nenhum modelo olhando de cima jamais os verá. Saint-Léonard fica entre os dois, com 7 visíveis e 5 sob árvores.

Duas outras coisas apareceram e mudam a forma de consultar. Em Gérardmer, mais 93 km de caminhos do IGN estão no OSM como highway=path, então uma consulta do QuickOSM só por track os perde: deixe o valor vazio. E o OSM contém o que o IGN não desenha, como 100 km de trilhas e sendas em Gérardmer e 64 km de vias de serviço em Villeurbanne (corredores de estacionamento, pátios, entradas de garagem).

Como medimos

Usamos a troncon_de_route da BD TOPO do IGN pelo WFS da Géoplateforme, todas as vias highway do OSM pelo Overpass em 22 e 23 de setembro de 2026 (o que o QuickOSM devolve, sem as calçadas) e a entrega de 28 de abril de 2025 da Microsoft, recortadas para cada comuna. Cada linha foi cortada em pedaços de 10 m, e um pedaço conta como ausente quando o outro conjunto de dados não tem linha a menos de 10 m correndo em até 45 graus dele. A 5 m ou 20 m, as vias pavimentadas ficam abaixo de 5% ausentes e os caminhos rurais entre 15 e 37%. Quatro comunas não são a França, a BD TOPO é uma referência e não a verdade (5 dos 20 trechos de Orgères não mostravam nada no terreno), e a verificação na ortofoto é a avaliação de um único leitor sobre 60 imagens.

Método 2: 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 6. 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 bloco mais grosseiro que edificações, com piso de 512 m de terreno por bloco 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 28 de setembro de 2026. O plano gratuito cobre 1,5 km² de terreno por mês no modo Automático sem cartão, mais 20 detecções de objetos por mês no Semi-Auto com IA na nuvem, e o Semi-Auto na sua própria máquina não tem contador. O Pro sobe para 100 km² e 500 objetos por € 39 por mês, sem impostos. Mapflow traz um modelo de vias precificado em créditos a 0,10 dólar 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.

Método 3: conjuntos de dados 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 região do mundo. Nas quatro comunas francesas medidas acima, ela continha cerca de nove em cada dez quilômetros de via pavimentada e um em cada cinco de caminhos de terra.

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

Agências nacionais superam ambos onde existem. A França publica a BD TOPO com sua camada Troncons de route em precisão métrica sob Etalab 2.0, contra o alinhamento aproximado que um conjunto de dados 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 conjunto de dados.

Método 4: vetorize 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 vetorizar em paralelo a essas feições em vez de sobre elas.

Dois comportamentos surpreendem. O tracing se desliga sozinho quando a tela do mapa tem feições demais, e volta quando você aproxima. Para uma curva à mão livre, R ativa a vetorização contínua (streaming) em vez disso.

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

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

Método 5: GRASS r.thin, depois r.to.vect

Trabalhe em um SRC projetado. Duas etapas abaixo usam uma largura em unidades da camada, e uma largura em graus não significa nada.

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 2 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 2 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 6: 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 > Converter > Raster para vetor (poligonizar). O guia de raster para vetor 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.

O que lembrar

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.

Confira o OpenStreetMap primeiro, porque trinta segundos lá decidem se os outros cinco métodos valem ser abertos. Em um país bem mapeado, o que resta para encontrar são sobretudo caminhos de terra, e boa parte deles fica sob árvores.

Uma superfície do Método 2 passada pelo Método 5 dá uma rede de linhas centrais que ninguém precisou vetorizar.

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Perguntas frequentes

O QGIS extrai vias de imagens de satélite sozinho?

Não automaticamente. O núcleo do QGIS vetoriza à mão e converte em vetor 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, conjuntos de dados 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.

Quão completa é a rede de vias do OpenStreetMap?

Para vias pavimentadas em um país bem mapeado, quase completa: o OSM continha de 96 a 98% do comprimento das vias pavimentadas do IGN nas quatro comunas francesas que medimos em setembro de 2026. A lacuna são os caminhos de terra, com de 20 a 32% do comprimento dos caminhos do IGN ausente nas comunas rurais. No mundo todo, um estudo de 2017 estimou a rede viária do OSM em cerca de 83% completa.

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 e 3 a 6 são grátis para instalar e grátis para rodar. Só os modelos de segmentação em nuvem cobram, e ambos nomeados aqui têm uma franquia gratuita.

Posso ativar o tracing e seguir uma via nas imagens?

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.

Posso rodar o GRASS r.thin em uma 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.

O guia de raster para vetor cobre a metade de poligonização do Método 6, e o guia de contornos de edificações mostra a etapa de filtragem de ponta a ponta. Se a cadeia de detectar e depois esqueletizar do Método 2 ficar repetitiva entre blocos, o AI Agent pode executar essas mesmas etapas a partir de uma única instrução no QGIS. O hub de IA para QGIS compara os plugins lado a lado.