54 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 63 - II nn tt ee gl i rgaêçnãcoi ad e Artificial na d at e u te a ç li ã z o aç e ão de edifícios A Base Geográfica de Edifícios (BGE) é um conjunto de dados geográficos de base pontual que representa a localização da unidade estatística ‘Edifício’. Cada registo inclui atributos de localização, como coordenadas e morada, e atributos de identificação única ao nível de registo da unidade estatística. A BGE integra 3 794 421 edifícios à data de 31 dezembro de 2024, incluindo os 3 573 416 edifícios dos Censos 2021, e abrangendo Portugal Continental e Regiões Autónomas da Madeira e dos Açores. A cada edifício estão associados dois identificadores estatísticos únicos: > código censitário do edifício (14 caracteres) > código sequencial nacional de edifício (7 dígitos) Estes identificadores permitem estabelecer a relação entre os microdados censitários e as Bases de Unidades Estatísticas do Instituto Nacional de Estatística (INE), nomeadamente a: > BNE (Base Nacional de Edifícios) > BIES (Base Integrada de Equipamentos e Serviços) > BIUE (Base Integrada de Unidades Económicas) A BGE constitui, assim, um Conjunto de Dados Geográficos (CDG) fundamental da Infraestrutura de Informação Geográfica (IIG) do INE, desempenhando um papel central no suporte ao processo de produção estatística. Este apoio manifesta-se na geocodificação de unidades estatísticas, no planeamento censitário, na amostragem para inquéritos destinados às famílias e na divulgação de estatísticas georreferenciadas com maior detalhe geográfico (por exemplo, grid 1km). Apesar dos esforços contínuos na atualização e manutenção da BGE, nomeadamente através de dados administrativos das operações urbanísticas, subsiste o desafio de detetar sistematicamente áreas desatualizadas ou edifícios residenciais omissos, de forma a garantir uma cobertura geográfica total com qualidade. Para responder a este desafio, o INE desenvolveu, ao longo de 18 meses, um projeto cofinanciado pela União Europeia e promovido pelo Eurostat, através do Grant 2023-PT-GEOS (101155856). Um dos objetivos específicos do projeto consistiu em explorar técnicas de Inteligência Artificial e Deep Learning para a deteção automática de edifícios em imagens de alta resolução. 55 INEWS 64 - A revista do INE
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