O que é o footprint de uma edificação? Definição, fontes de dados e como obter um
Um footprint de edificação é o contorno de uma edificação no ponto em que ela encontra o solo, registrado como um polígono em um plano horizontal. Trace a base das paredes, achate essa forma sobre um mapa e você terá um.
Quase nenhum dos footprints que você pode baixar é isso. Eles foram traçados a partir de uma fotografia feita de cima, então acompanham o telhado. O restante desta página trata dessa diferença, de onde estão os dados abertos e do que fazer quando eles não cobrem sua área.
A definição e o que fica logo além dela
Um footprint é uma projeção horizontal. Ele não contém altura, número de andares nem interior. Duas edificações com o mesmo footprint podem ser uma casa térrea e uma torre.
Quatro coisas são chamadas de footprint, mas não são. Cada uma delas já me custou uma tarde em algum momento.
Footprint ou roofprint
Câmeras aéreas e de satélite veem o telhado. Um modelo ou uma pessoa traçando essa imagem desenha a borda do telhado, e a borda do telhado não é a base da parede.
Três coisas os separam. Beirais e balanços empurram o telhado para fora, geralmente de 30 a 80 cm em uma casa, o que representa alguns por cento da área de uma edificação pequena. A inclinação, o deslocamento lateral de qualquer coisa alta em uma imagem fora do nadir, move uma torre inteira lateralmente por metros. E uma garagem, uma varanda ou uma cobertura tem um telhado sem nenhuma parede embaixo.
A Overture registra isso no próprio schema. O guia de buildings diz que a geometria "expected to be the most outer footprint, roofprint if traced from satellite/aerial imagery". O Google diz a mesma coisa sobre edificações altas em seu FAQ: o modelo "is trained to detect building rooftop rather than base", portanto, em prédios altos, o polígono fica onde o telhado aparece, não onde a edificação está.
O erro se acumula quando você multiplica por milhares de edificações. O potencial solar precisa do telhado, então um roofprint é a forma correta. Impermeabilização do solo, exposição a inundações e conformidade com recuos precisam da base, e um roofprint superestima silenciosamente todos eles.
Footprint ou parcela
Uma parcela, ou limite cadastral, é um objeto legal. É o terreno que alguém possui. A edificação fica dentro dela, geralmente ocupando apenas uma fração. Os dados de parcelas vêm de um cadastro de terras e mudam quando a propriedade muda. Footprints vêm de imagens ou levantamentos e mudam quando a edificação muda. Fazer a junção entre os dois é uma operação comum e útil. Tratar um como o outro faz você contar um jardim como telhado.
Footprint ou área construída
A área bruta construída é aproximadamente o footprint multiplicado pelo número de andares, e é isso que as regras tributárias e de planejamento geralmente consideram. O envelope da edificação é a pele 3D: footprint mais altura mais forma do telhado. Um footprint sozinho não informa nenhuma dessas coisas. Se você precisa da área construída, precisa do número de andares ou de uma altura, e apenas alguns datasets trazem um deles.
Uma edificação ou várias
Casas geminadas são o caso que mais quebra pipelines. Uma fileira de oito casas compartilha paredes, então, vista de cima, é um telhado contínuo sem emenda visível. Os detectores retornam um polígono. Os cadastros retornam oito. Nenhum está errado, eles respondem a perguntas diferentes, e você precisa decidir qual deles sua análise exige antes de contar qualquer coisa.
Pátios internos são buracos, então uma edificação ao redor de um pátio é um polígono com um anel interno, e qualquer ferramenta que descarte anéis internos infla sua área. Uma igreja com uma nave e uma torre separada pode chegar como uma geometria multipartes. E as coberturas novamente: o telhado de um posto de combustível é um telhado sobre o vazio.
Para que as pessoas usam footprints
Potencial solar, pela área e orientação do telhado. Exposição a inundações e incêndios florestais, além do preço dos seguros associado a isso. Estimativa populacional onde o censo está desatualizado ou não existe. Avaliação do imposto predial e detecção de ampliações não autorizadas. Planejamento de telecomunicações e redes, em que uma edificação é tanto um obstáculo quanto um cliente. Modelos de cidades 3D, extrudados a partir de footprint mais altura. Avaliação de danos após um terremoto ou uma tempestade, comparando duas datas.
Todos precisam da mesma coisa: um polígono por edificação, com uma área em que você possa confiar.
Onde obter dados de footprints de edificações
Cinco fontes cobrem a maioria das necessidades. Tudo nesta tabela foi consultado na página do próprio publicador em 23 de agosto de 2026.
| Fonte | Cobertura | Licença | Data | Geometria | Como obter |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | Global, tão completa quanto a comunidade local de mapeamento conseguiu tornar | ODbL 1.0 | Ao vivo, conforme o estado do mapa no momento da consulta | Desenhada manualmente, com cantos retangulares e atributos reais, mas traçada a partir de imagens na maioria dos lugares | QuickOSM no gerenciador de plugins, ou uma consulta Overpass |
| Microsoft Global ML Building Footprints | Global. 1.4B edificações a partir de imagens do Bing Maps capturadas entre 2014 e 2024, em 30.340 tiles de 225 regiões | CDLA Permissive 2.0 | Atualizado em 13 de agosto de 2026 | Saída de modelo. Altura em um subconjunto, pontuação de confiança nos footprints mais recentes | dataset-links.csv por país e quadkey, ou o Planetary Computer |
| Google Open Buildings v3 | África, Sul da Ásia, Sudeste Asiático, América Latina e Caribe. 1.8B detecções em 58M km². Não cobre Europa, América do Norte nem Austrália | CC BY 4.0 ou ODbL 1.0, à sua escolha | Execução da inferência em maio de 2023 | Saída de modelo, com pontuação de confiança e uma tabela de limiares de precisão por região | 178 GB de CSVs por célula S2, Earth Engine ou 20 arquivos de países selecionados no HDX |
| Overture Maps buildings | Global, mesclada a partir das fontes acima, além de Esri Community Maps e dados nacionais | ODbL | Mensal. Versão atual 2026-08-19.0 | Conflacionada. OpenStreetMap vence onde existe, a saída do modelo preenche o restante, com correspondência em 50% de sobreposição | GeoParquet na AWS ou Azure, ou a CLI overturemaps |
| IGN BD TOPO (França) | França e departamentos ultramarinos, o tema bâti | Licence Ouverte 2.0 | Trimestral, última publicação em 31 de julho de 2026 | Levantada, com precisão métrica, 3D e uma altura por edificação | data.gouv.fr, por departamento |
1.4B
edificações no Microsoft Global ML Building Footprints
README, consultado em 23 de agosto de 2026
1.8B
detecções no Google Open Buildings v3, em mais de 58M km²
Página do dataset, consultada em 23 de agosto de 2026
2026-08-19
a versão atual dos buildings da Overture, uma por mês
Calendário de versões, consultado em 23 de agosto de 2026
Leia as licenças antes de escolher. A ODbL é uma licença share-alike, então um banco de dados derivado precisa ser disponibilizado novamente sob os mesmos termos, e essa cláusula já inviabilizou mais de uma entrega para clientes. A CDLA Permissive 2.0 e a CC BY 4.0 pedem apenas atribuição. O Google publica sob CC BY 4.0 e ODbL e permite que você escolha, o que foi feito de propósito para que a comunidade OpenStreetMap e todos os demais pudessem usar os dados sem discutir compatibilidade.
As três fontes globais discordam sobre o mesmo terreno, e a parte útil está justamente nessa discordância.
Se você só quer um arquivo para uma área, nosso downloader gratuito de footprints de edificações lê as três fontes globais para uma caixa que você desenha e entrega GeoJSON com a atribuição dentro do próprio arquivo. Sem conta, e a caixa é limitada a 25 km².
Quando os dados abertos não são suficientes
Quatro situações, e encontro as quatro em um ano normal.
A área não é coberta. O Google para na borda do Sul Global. A Microsoft vai até onde chegaram as imagens do Bing. O OpenStreetMap vai onde alguém se deu ao trabalho de mapear.
Os dados são mais antigos que a pergunta. O Google Open Buildings executou sua inferência em maio de 2023. Um loteamento concluído em 2025 não está nele, e nenhuma quantidade de downloads muda isso.
As edificações são novas ou desapareceram. A avaliação de danos e o monitoramento de obras precisam de duas datas, e os dados abertos fornecem uma.
Você precisa de uma forma que ninguém publica. Planos de telhado para um estudo solar, ou edificações extraídas do seu próprio voo de drone de 5 cm, em que um modelo global de 30 cm não tem nada útil a dizer.
Então você extrai os seus próprios.
Quatro maneiras de obter footprints para sua própria área
Três das quatro rodam dentro do 
. As mesmas perguntas para cada uma: o que é instalado, se precisa de GPU ou de conta, se suas imagens deixam sua máquina, o que entra, o que sai, quanto custa para um trabalho real e qual é uma limitação.
Os datasets abertos, baixados. Não instale nada. Sem GPU, sem conta. Nada deixa sua máquina, exceto a caixa da área consultada. Entra uma caixa, sai GeoJSON com a licença e a atribuição gravadas no arquivo. Grátis. A limitação: ele só pode retornar o que os publicadores já mapearam, então um loteamento novo continuará ausente. Nosso downloader.
Nosso AI Segmentation. Gerenciador de plugins do QGIS e, depois, uma conta. Sem GPU, sem download de pesos, sem ambiente Python. O modo Automatic e o salvamento na nuvem do modo Semi-Auto enviam as imagens dentro da zona que você desenha para nossos servidores na Europa. O pequeno modelo Semi-Auto roda localmente e mantém as imagens na sua máquina. Entra uma zona sobre qualquer layer raster ou basemap, além de uma palavra como building. Sai um GeoPackage estilizado, um polígono por objeto, cada um com uma classe, uma pontuação de confiança e uma área. Grátis para 3 km² de detecção Automatic por mês, depois €39 por mês para 300 km². A limitação: ele retorna mais do que você pediu, então respiradouros, claraboias e galpões de pátio retornam como polígonos corretamente delineados que não são edificações, e você precisa filtrá-los por confiança e área. Página do produto.
Deepness. Gerenciador de plugins e, depois, ele instala OpenCV e ONNX Runtime na primeira inicialização. Cerca de vinte minutos quando funciona. Sem conta. Tudo roda na sua máquina, CPU para rasters pequenos, sua própria configuração CUDA para ganhar velocidade. Entra qualquer layer raster mais um arquivo de modelo ONNX fornecido por você. Sai uma layer vetorial ou raster. Grátis, Apache 2.0. A limitação: ele não traz capacidade de detecção própria, e um modelo treinado em imagens de 25 cm interpretará seu voo de drone de 5 cm como ruído sem avisar. Repositório e documentação.
Mapflow, da Geoalert. Gerenciador de plugins e, depois, faça login. Sem GPU. Roda nos servidores deles, então as imagens deixam sua máquina em todas as execuções. Entra uma área desenhada por você sobre uma das fontes de imagens deles. Saem layers vetoriais: edificações com altura opcional, estradas, campos e florestas. Edificações custam 10 créditos por km², a $0.10 por crédito, arredondados para quilômetros quadrados inteiros, então uma cidade de 10 km² custa cerca de $10. O plano gratuito oferece 250 créditos em no máximo 25 km², com a exportação bloqueada. A limitação: casas geminadas são mescladas em um único polígono, como mostram as próprias capturas de tela deles. Documentação do plugin.
Para a comparação mais ampla, incluindo as opções locais baseadas em SAM, veja a comparação de plugins de IA e o hub QGIS AI.
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Confira a layer antes de confiar nela
Cinco verificações, na ordem em que eu as faço. Elas levam cerca de quinze minutos e já me pouparam de publicar um número errado mais de uma vez.
Compare com uma amostra que você digitaliza manualmente
Escolha um quilômetro quadrado. Digitalize manualmente cada edificação nele. Compare a contagem com a layer. Uma proporção abaixo de 0,9 ou acima de 1,1 significa que a layer responde a uma pergunta diferente da que você imagina, e você quer saber disso antes da análise, não depois.
Observe atentamente as fileiras anexadas
Aproxime o zoom da rua geminada mais densa na sua área de interesse. Conte os polígonos e compare com as portas de entrada. Essa verificação informa se o dataset separa paredes compartilhadas e define todas as estatísticas por edificação que você está prestes a calcular.
Encontre a construção mais recente
Abra o empreendimento mais recente que você conhece. Se ele estiver ausente, você acabou de medir a data real dos dados, o que é mais honesto do que a data na página de download.
Confira o CRS e as unidades de área
A maioria desses datasets é distribuída em EPSG:4326. Calcule uma área em graus e você obterá um número sem sentido que ainda parece um número. Reprojete para um CRS métrico adequado à latitude e só então faça o cálculo.
Compare um telhado com suas paredes
Escolha uma edificação alta. Se o polígono estiver deslocado da base das paredes, você tem roofprints com inclinação, e qualquer trabalho de impermeabilização do solo ou de recuos precisa de uma correção ou de outra fonte.
O próximo passo, se agora você quer os polígonos em vez da definição, é o tutorial: detecte footprints de edificações automaticamente no QGIS, que cobre a etapa de filtragem que decide se a layer pode ser usada.
