FESTAS FELIZES SEASON’S GREETINGS
INEWS a revista do INE Inquérito às Despesas das Famílias 2025/2026 Dia Mundial da Estatística Como se calcula o PIB Nº 64.DEZEMBRO.2025
4 5 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE INEWS - A Revista do INE Publicada pelo Instituto Nacional de Estatística Edição trimestral ISSN: 2182-469X Conselho Diretivo António Pinto de Oliveira Gomes Rua - Presidente Maria João Gaspar Tavares Zilhão - Vogal Jorge Ramos Afonso de Magalhães - Vogal Editor Pinto Martins Colaboradores permanentes Carlos Marcelo Magda Ribeiro Margarida Rosa Patricia Correia Paula Nogueira Rosa Cameira Design e Paginação Cristina Drago Isabel Guedes Apoio Técnico Bruno Guerreiro Domingos Rosário Marco Moura Contactos newsletter@ine.pt Instituto Nacional de Estatística Av. António José de Almeida 1000-043 Lisboa – Portugal +351 21 842 61 10 (chamada para rede fixa nacional) Serviço de Comunicação e Imagem sci@ine.pt Fotografias: Antero Pires Luís Vieira www.freepik.com www.unsplash.com Apoio a Utilizadores +351 218 440 695 (chamada para rede fixa nacional) info@ine.pt António Rua Presidente do CD Maria João Zilhão Vogal Jorge Magalhães Vogal É sempre com muito gosto que o Conselho Diretivo partilha mais uma INEWS editada pelo INE, no final de um ano tão significativo para a história da vida do Instituto Nacional de Estatística. São 90 anos de uma Instituição que contínua a fazer diferença em toda a Sociedade, a difundir estatísticas Oficiais de qualidade, independentes e imparciais, seguindo padrões metodológicos e cientificamente reconhecidos. Foi, assim um ano marcado por esta comemoração, mas também pela reflexão de um futuro marcado pela Inovação e pelos desafios que as novas tecnologias colocam às organizações responsáveis pelas estatísticas oficiais, permitindo a sua contínua modernização. Esta INEWS partilha, ainda, um momento particularmente relevante para a comunidade estatística mundial, da qual o INE faz parte integrante de forma muito ativa – o Dia Mundial de Estatística que ocorreu em 20 de outubro de 2025, sob o lema” Estatísticas de qualidade e dados para todos”. Sublinhamos ainda a relevância de alguns dos produtos em Destaque nesta INEWS, que não esgotam o vasto conjunto de informação que o INE publica, como as Estatísticas da Economia Circular, a explicação de como se calcula o PIB, ou algumas das operações estatísticas com particular relevância na área das estatísticas sociais. Terminamos esta mensagem desejando a todos os nossos leitores assíduos umas Festas Felizes e um Ano de 2026 cheio de Paz. Aproveitamos ainda esta oportunidade para agradecer a todos os nossos respondentes e parceiros com a resposta aos nossos inquéritos e partilha de dados imprescindíveis às estatísticas oficiais. O Conselho Diretivo do INE Participaram nesta edição Carla Farinha Carla Grosa Carlos Carvalho Carolina Santos Conceição Veiga Cristina Gabriel David Iria David Leite Eduarda Góis Edviges Coelho Francisco Caldeira Idílio Freire Joana Malta João Geirinhas Jorge Magalhães Luis Ferreira Paula Cruz Pedro Campos Pedro Oliveira Rita Farropas Rossano Figueiredo Sofia Duarte Sofia Rodrigues Sónia Quaresma Sónia Torres Susana Alvarez Tiago Santos
6 7 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE INEWS Um testemunho Tive o grato prazer e desafio profissional de conceber e editar a revista institucional do Instituto Nacional de Estatística desde o seu lançamento, em 2009, até ao seu número anterior, relativo a abriljunho de 2025. A presente edição é a primeira publicada após o término das minhas funções, por motivos de reforma. O novo editor convidou-me a deixar um testemunho, o que agradeço e faço com muito gosto. Aqui fica! Para mim o mais relevante sempre foi fazer o índice. Quais os temas a abordar e desenvolver, a cada edição, no contexto do período temporal em reporte, com o objetivo de cumprir a missão anunciada: dar a conhecer 'quem somos, o que fazemos, como fazemos' e em que Sistemas e projetos está o INE envolvido (e, ainda, dar palco a atividades de entidades exógenas ao Instituto, na secção 'No Mundo da Estatística'. Foram 63 índices. 1136 artigos. 2970 mil páginas e notícias e informação sobre o INE e a sua atividade com um objetivo fundamental: promover o conhecimento como forma de combater a desinformação A marca 'INEWS', bem como toda a conceção e design, são de autoria e produção exclusivamente internas. Na passagem de testemunho, o meu pensamento e gratidão vão para os que comigo asseguraram o desenvolvimento e publicação da revista e que importa destacar. Os profissionais do Serviço de Comunicação e Imagem e os designers do INE. Os colaboradores permanentes das diversas unidades orgânicas. Os dirigentes e os técnicos que escreveram para a revista, ou que para ela contribuíram. Os fotógrafos. O atual e anteriores Conselhos Diretivos do INE que apoiaram a INEWS e assinaram a respetiva página de abertura. Também os autores dos textos publicados 'No Mundo da Estatística'. E, se alguém me escapa, saiba que, no devido momento, o seu contributo importou e foi reconhecido. Com o envolvimento de todos foi possível manter a publicação da INEWS sem interrupção, ao longo de 16 anos, um caso reconhecido de compromisso e longevidade no contexto das atividades dedicadas à literacia estatística, a nível dos sistemas estatísticos internacionais. É com grande prazer que vejo a continuidade do projeto e deixo o meu abraço, também, a quem me sucede. Espero que a INEWS tenha sido – e acredito que continuará a ser – muito útil ao conhecimento do INE junto da Sociedade e de quem acompanha a atividade estatística nacional. As palavras de apreço recebidas de inúmeros leitores parecem indicar que vale bem a pena. Obrigada a todos e Votos de Festas Felizes! Maria Manuela Martins Nesta edição Abertura 5 INEWS: Um testemunho 6 Dia Mundial da Estatística “Estatísticas de qualidade e dados para todos” 8 Competição Europeia de Estatística 2026 12 Celebrar o Natal com estatísticas 16 Produtos em Destaque 19 Estatísticas da Economia Circular 20 PIB – Como se calcula 22 A Balança Alimentar Portuguesa 2020 - 2024 24 Condições de Vida e Rendimento 2025 28 A Esperança de vida aos 65 anos 32 Estatísticas vistas por dentro 35 Tábuas de mortalidade 36 Inquérito às Despesas das Famílias 2025/2026 40 Inovação 43 Encontros de Inovação 44 Lugar à tecnologia 49 INE celebra 90 anos com eventos dedicados à Inteligência Artificial 50 Integração de Inteligência Artificial na deteção e atualização de edifícios 54 INE Internacional 62 INE presente no ISI 2025 64 Menção honrosa à equipa portuguesa do 2.º ciclo 67 Expert Meeting on Dissemination and Communication of Statistics 2025 68 INE acolhe visita de Angola e Cabo Verde sobre Conceitos Estatísticos 70 Comunicações INE 72 Visitas de estudo ao INE: balanço 2025 76 Satisfação dos Utilizadores 79 No Mundo da Estatística 85 Participação do INE no Congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística 2025 86 Na atualidade 91 O INE divulga 92 O INE pergunta 95 Publicações Recentes 99
8 9 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Dia Mundial da Estatística “Estatísticas de qualidade e dados para todos” Assinalado de cinco em cinco anos, este dia celebra uma iniciativa global que visa destacar o valor das estatísticas oficiais enquanto pilar da democracia, da boa governação e do desenvolvimento sustentável. Em 2025, o Instituto Nacional de Estatística (INE) associou-se às comemorações do Dia Mundial da Estatística, sob o lema proposto pelas Nações Unidas: “Driving change with quality statistics and data for everyone” — “A impulsionar a mudança com estatísticas e dados de qualidade para todos”. O Secretário-Geral das Nações Unidas, António Guterres, assinalou a ocasião sublinhando que “sociedades informadas dependem de dados de qualidade para enfrentar os desafios globais, da mudança climática às desigualdades sociais”. As comemorações deste ano assumiram um significado especial por coincidirem com o 90.º aniversário do INE. O momento central foi o webinar “Estatísticas de qualidade e dados para todos”, promovido pelo INE e transmitido na plataforma Teams, com participação aberta ao público. O evento contou com a presença de representantes de várias entidades do Sistema Estatístico Nacional e evidenciou o papel fundamental da comunicação, inovação e proximidade na difusão da informação estatística.
10 11 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE A sessão de abertura foi conduzida pelo Presidente do Conselho Diretivo do INE, António Rua, que destacou o percurso de nove décadas ao serviço da produção estatística oficial e a evolução contínua do Instituto Nacional de Estatística enquanto instituição independente, tecnicamente robusta e orientada para o interesse público. O ENCERRAMENTO DA SESSÃO ESTEVE A CARGO DO PRESIDENTE DO CONSELHO DIRETIVO DO INE, QUE SUBLINHOU A IMPORTÂNCIA DE DAR CONTINUIDADE A ESTAS PRÁTICAS DE COLABORAÇÃO, INOVAÇÃO E LITERACIA ESTATÍSTICA, COMO VIAS PARA CONSOLIDAR A CONFIANÇA NAS ESTATÍSTICAS OFICIAIS E GARANTIR QUE OS DADOS CONTINUAM A ESTAR AO SERVIÇO DE TODOS. O EVENTO ESTÁ DISPONÍVEL NO YOUTUBE DO INE O painel de oradores convidado refletiu a diversidade e abrangência do Sistema Estatístico Nacional: > Lígia Maria Nunes, Coordenadora da Área de Planeamento e Comunicação estatística do Banco de Portugal, apresentou a comunicação “Da base de dados às redes sociais: estatísticas em linguagem simples”, onde partilhou estratégias adotadas pela instituição para tornar os dados mais acessíveis e relevantes para diferentes públicos, através de formatos digitais inovadores, redes sociais e conteúdos multimédia. O Diretor dos Serviços de Difusão e de Comunicação e Imagem do INE, José Pinto Martins, apresentou de seguida a visão estratégica da Autoridade Estatística Nacional, salientando os valores da qualidade, independência, acessibilidade e inovação. Durante a sessão foram partilhadas iniciativas em curso que evidenciam o esforço permanente do INE em adaptar-se às novas exigências sociais e tecnológicas, reforçando a confiança dos utilizadores e garantindo uma informação cada vez mais útil, oportuna e compreensível. > Ivo Sousa, Diretor Regional do Serviço Regional de Estatística dos Açores (SREA), destacou o trabalho desenvolvido na desagregação territorial da informação estatística, com enfoque nas especificidades de cada uma das nove ilhas dos Açores, promovendo a proximidade e a adequação da informação às necessidades da população da região. > Paulo Vieira, Diretor Regional da Direção Regional de Estatística da Madeira (DREM), partilhou a experiência da Madeira no desafio de “popularizar” a estatística, tornando-a mais compreensível, presente no quotidiano e útil para os cidadãos em geral, numa região com forte identidade e especificidade socioeconómica.
12 13 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE CEoumroppeetiiaç ãdoe E20st2a6tística O Instituto Nacional de Estatística (INE) assinalou o Dia Mundial da Estatística 2025 com o lançamento oficial da 9.ª edição da Competição Europeia de Estatística (ESC 2026), um desafio educativo de dimensão europeia que convida os alunos a explorar o mundo dos dados com espírito crítico, rigor e criatividade. Uma oportunidade para promover a literacia estatística entre os mais jovens Promovida pelo Eurostat, em colaboração com os institutos nacionais de estatística da Europa, a competição dirige-se a alunos do 3.º ciclo do ensino básico e do ensino secundário, que participam em equipas orientadas por um professor. A competição decorre em duas fases: uma fase nacional, organizada pelo INE, e uma fase europeia, na qual as equipas vencedoras nacionais representarão Portugal na criação de vídeos temáticos sobre questões estatísticas atuais. NA EDIÇÃO ANTERIOR, UMA EQUIPA PORTUGUESA DO ENSINO SECUNDÁRIO, DO INSTITUTO DUARTE LEMOS, EM ÁGUEDA, ALCANÇOU O 1.º LUGAR EUROPEU ENTRE 21 PAÍSES, DESTACANDO O TALENTO E O EMPENHO DAS ESCOLAS E DOS ALUNOS PORTUGUESES. ESTE RESULTADO CONSTITUI UM INCENTIVO ADICIONAL PARA A NOVA EDIÇÃO. Competências para a cidadania Para além do aspeto competitivo, a ESC 2026 representa uma oportunidade de aprendizagem ativa em contexto real. Os participantes desenvolvem competências fundamentais para a cidadania e para o futuro profissional, como literacia estatística, pensamento crítico, análise de dados, comunicação eficaz e trabalho em equipa. Professores de várias áreas têm integrado esta iniciativa nas suas práticas pedagógicas, enquanto o envolvimento dos encarregados de educação é determinante para motivar os estudantes a valorizar o conhecimento estatístico como um bem público.
14 15 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE O INE CONVIDA ESCOLAS, PROFESSORES, PAIS E FAMILIARES A DIVULGAR E APOIAR ESTA INICIATIVA, INCENTIVANDO OS ALUNOS A PARTICIPAR. JUNTOS, DAMOS MAIS UM PASSO NA CONSTRUÇÃO DE UMA SOCIEDADE MAIS INFORMADA, CRÍTICA E PARTICIPATIVA. PORQUE COMPREENDER OS DADOS É COMPREENDER O MUNDO. E O FUTURO COMEÇA COM BONS HÁBITOS DE LITERACIA ESTATÍSTICA. Mais informação em esc2026.ine.pt. Na edição deste ano, participarão alunos de 22 países, incluindo Portugal: Alemanha, Bélgica, Bulgária, Croácia, Chipre, Eslováquia, Eslovénia, Espanha, Finlândia, França, Grécia, Hungria, Irlanda, Malta, Polónia, Roménia, Lituânia, Luxemburgo, Islândia, Itália e Liechtenstein.
16 17 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE As estatísticas dos nascimentos e casamentos, por dia do ano, permitem-nos observar como a vida segue o seu curso mesmo em dias tradicionalmente dedicados à celebração ou à pausa. Celebrar o Natal com estatísticas No INE, celebramos o valor da informação estatística e a forma como ela nos liga às vivências da sociedade. Sabia que: entre 2014 e 2024, nasceram 3 169 bebés nceolsebdriaasdo2s4 e 25 de dezembro e foram 55 casamentos. N1 od se dj ai anse 3i r1o dd ee d2 e0z2e5m, rbergoi sdt ea r2a0m2 -4s ee 332 nascimentos e 17 casamentos. Estes dados, mais do que números, contam histórias: famílias que crescem em plena consoada, de crianças que sopram as velas ao lado das luzes da árvore, de casais que escolhem celebrar o amor no fecho ou no início do ano. O INE deseja a todos um feliz Natal e um excelente 2026
Produtos em Destaque 18 INEWS 64 - A revista do INE 19 INEWS 64 - A revista do INE
INEWS 63 - A revista do INE 20 A Aplicação Interativa da Economia Circular, integrada no tema Ambiente, disponibiliza os principais indicadores anuais das estatísticas da economia circular. Este relatório interativo de divulgação foi desenvolvido com o objetivo de proporcionar uma análise integrada e consistente dos indicadores ambientais, reforçando a compreensão da evolução no domínio da economia circular. A aplicação permite consultar mais de duas dezenas de indicadores, organizados em 5 temas e 11 subtemas. Os indicadores, que podem ser visualizados em 11 páginas distintas, procuram responder às necessidades crescentes dos utilizadores, assim como alimentar os indicadores do Plano Nacional de Economia Circular. EdC aisrt cEautc ílosantrioc ma si a AI npt lei rc aa tçi ãv oa INEWS 63 - A revista do INE 21 EXPLORE OS DADOS, COMPARE TENDÊNCIAS E APROFUNDE A COMPREENSÃO SOBRE A ECONOMIA CIRCULAR TUDO NUM ÚNICO AMBIENTE INTERATIVO. Aplicação Interativa da Economia Circular
23 INEWS 64 - A revista do INE PCc aoI Bl mc uol as e No seu dia-a-dia a população de um país produz um conjunto de bens e serviços. Em resultado dessa produção são auferidos rendimentos que lhe permitem consumir bens e serviços produzidos quer a nível nacional, quer internacional. O Produto Interno Bruto (PIB) mede o valor total dos bens e serviços produzidos por uma economia (atividade económica), durante um determinado período de tempo (trimestre ou ano). O cálculo do PIB segue uma metodologia harmonizada internacionalmente1, o que lhe permite ser um instrumento de comparação da atividade económica de vários países. Segundo essa metodologia, o PIB calcula-se de acordo com três óticas distintas: > Ótica da oferta ou da produção: o PIB é a soma do valor acrescentado bruto (VAB; correspondente à produção deduzida do consumo intermédio necessário para a obter) a preços de base dos diferentes ramos de atividade, acrescido dos impostos líquidos de subsídios sobre os produtos. 1 O SEC (Sistema Europeu de Contas Nacionais e Regionais), atualmente na versão de 2010, que é consistente com o SNA (System of National Accounts) das Nações Unidas. 2 Entre os vários momentos de cálculo, há um conjunto de informação nova que é utilizada e dados que são revistos, o que implica que o PIB e os seus agregados possam apresentar revisões. 3 SNA 2025, e BPM7, respetivamente, publicados em março de 2025. > Ótica da procura ou da despesa: o PIB é a soma das despesas de consumo final das famílias residentes, das instituições sem fins lucrativos ao serviço das famílias (a soma destes dois agregados corresponde ao consumo privado) e das administrações públicas (habitualmente chamado consumo público) com o investimento e as exportações líquidas de importações. > Ótica do rendimento: Neste caso, o PIB é a soma das remunerações do trabalho, dos impostos líquidos de subsídios sobre a produção e importação e do excedente bruto de exploração. Estas três óticas são calculadas com uma frequência trimestral e anual, sendo a metodologia para cada um dos períodos distinta. A nível trimestral, os resultados do PIB de um qualquer trimestre são publicados após 30 dias (estimativa rápida), 60 dias (estimativa corrente) e 85 dias (estimativa corrente com desagregação por setor institucional) do seu término2. Dada a necessidade de produzir resultados num período muito curto, o que implica uma menor disponibilidade de fontes de informação, o cálculo trimestral envolve uma estimação com recurso predominante a modelos econométricos. A nível anual, os resultados do PIB são divulgados 21 meses após o final do ano de referência, o que permite o recurso a um leque muito mais abrangente de informação. Com essa informação é possível produzir resultados muito mais detalhados, seguindo uma lógica de equilíbrio dos recursos disponíveis (produção ou importações) e das diferentes utilizações dos produtos. PERIODICAMENTE HÁ NECESSIDADE DE PROCEDER A REVISÕES DOS CONCEITOS E MÉTODOS UTILIZADOS NA MEDIÇÃO DA ATIVIDADE ECONÓMICA. Atualmente o Eurostat está a trabalhar na revisão do SEC 2010, de forma a alinhá-lo com os novos manuais internacionais publicados este ano pelas Nações Unidas e pelo Fundo Monetário Internacional3. Para mais informações sobre o processo de cálculo do PIB consulte o artigo “Como se calcula o PIB”. 22 INEWS 64 - A revista do INE
25 INEWS 64 - A revista do INE A Balança Alimentar Portuguesa 2020 - 2024 A Balança Alimentar Portuguesa (BAP) é um instrumento analítico de natureza estatística que mede o consumo alimentar do ponto de vista da oferta dos alimentos, enquadrando as disponibilidades alimentares e a respetiva evolução em Portugal. COMPARAÇÃO DA BALANÇA ALIMENTAR PORTUGUESA COM A RODA DOS ALIMENTOS Fonte: INE, I.P. A Balança Alimentar Portuguesa, no quinquénio 2020-2024, registou uma disponibilidade média diária de 4 079 kcal por habitante, praticamente idêntica à observada no período de 2015-2019, que foi de 4 077 kcal. Contudo, destaca-se o ano de 2020, marcado pelo início da pandemia de COVID-19, em que a disponibilidade de fixou em 3 894 kcal, o resultado mais baixo dos últimos dez anos. Em 2024, os grupos de produtos alimentares com maiores desvios, em módulo, face ao consumo recomendado pela Roda dos Alimentos foram: > “Carne, pescado e ovos”, com um excesso de 12,4 p.p. (+12,0 p.p. em 2020); > “Hortícolas”, com um défice de 8,1 p.p. ( -8,2 p.p. em 2020); > “Frutos”, com um défice de 3,7 p.p. (4,3 p.p. em 2020). 24 INEWS 64 - A revista do INE
26 27 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE 2020 2024 BALANÇA ALIMENTAR PORTUGUESA Dieta Mediterrânica Desde o início da década de 1990 até meados dos anos 2000 (2006), observou-se um afastamento progressivo do padrão alimentar português em relação à dieta mediterrânica. A partir desse momento, o índice de adesão passou a apresentar uma evolução irregular, destacando-se, contudo, o período recessivo que Portugal atravessou entre 2011 e 2014. Durante estes anos de crise económica, o índice registou um comportamento particularmente expressivo, atingindo em 2012 – o ano mais crítico do período – o valor mais elevado deste século (1,16), culminando, contudo, no final deste período com um dos níveis mais baixos do índice (1,11 em 2014). O período da pandemia de COVID-19 resultou também num afastamento do padrão da dieta mediterrânica, registando-se em 2021 o menor valor da série (1,10). A partir de 2022, verificou-se uma recuperação (+2,3%), estabilizando o índice entre 2022 e 2024 em 1,13, sem alterações relevantes. ÍNDICE DE ADESÃO À DIETA MEDITERRÂNICA – PORTUGAL Fonte: INE, I.P. O ÍNDICE DE ADESÃO À DIETA MEDITERRÂNICA AVALIA O GRAU DE CONFORMIDADE DAS DISPONIBILIDADES COM O PADRÃO ALIMENTAR MEDITERRÂNICO. O ÍNDICE RESULTA DO QUOCIENTE ENTRE A PERCENTAGEM DE ENERGIA FORNECIDA POR GRUPOS DE ALIMENTOS TIPICAMENTE MEDITERRÂNICOS E A PERCENTAGEM DE ENERGIA PROVENIENTE DE ALIMENTOS CONSIDERADOS NÃO MEDITERRÂNICOS. Um valor superior a um indica que a proporção de calorias provenientes de alimentos mediterrânicos é predominante. Assim, quanto mais elevado o índice, maior a aproximação ao padrão alimentar mediterrânico ideal. Pelo contrário, a redução do índice, traduz um reforço relativo da importância dos produtos não característicos dessa dieta face aos alimentos que a compõem.
29 INEWS 64 - A revista do INE O risco de pobreza desceu para 15,4% em 2024; neste ano, a taxa de risco de pobreza correspondeu à proporção de habitantes com rendimentos monetários líquidos inferiores a 723 euros por mês. O Inquérito às Condições de Vida e Rendimento realizado em 2025 sobre os rendimentos do ano anterior, revelou que: > Em 2024, 15,4% das pessoas estavam em risco de pobreza, menos 1,2 pontos percentuais (p.p.) do que em 2023. > A diminuição da pobreza foi extensível a todos os grupos etários, embora mais acentuada para a população idosa (menos 3,3 p.p.), e a ambos os sexos (menos 0,9 p.p. nos homens e menos 1,3 p.p. nas mulheres). > O risco de pobreza diminuiu quer para a população empregada, de 9,2% em 2023 para 8,6% em 2024, quer para a população desempregada, de 44,3% para 42,6%. > O risco de pobreza diminuiu para as famílias sem crianças dependentes em geral (14,4%, menos 2,3 p.p. em relação a 2023), sobretudo para as constituídas apenas por um adulto com 65 ou mais anos (de 33,7% em 2023 para 27,0% em 2024, menos 6,7 p.p.). Pelo contrário, a taxa de pobreza aumentou nas famílias de um adulto com pelo menos uma criança (mais 4.1 p.p., de 31,0% para 35,1%) e nos agregados constituídos por dois adultos com duas crianças (de 12,0% para 14,2%). > A Grande Lisboa foi a região com o risco de pobreza mais baixo (12,2%). O Algarve também registou um valor inferior à média nacional (15,1%). No Alentejo, na Região Autónoma dos Açores e na região Oeste e Vale do Tejo, a incidência da pobreza foi superior a 17%. > As transferências sociais, relacionadas com a doença e incapacidade, família, desemprego e inclusão social, contribuíram para a redução do risco de pobreza em 5,4 p.p. (de 20,8% para 15,4%), sendo este contributo superior ao do ano anterior (4,8 p.p.). > A taxa de intensidade da pobreza foi de 22,6%, menos 3,1 p.p. do que em 2023 (25,7%). CdR eoe nnVddi dii mçaõ eee ns t o 2025 Perto de 1,7 milhões de pessoas em risco de pobreza, em Portugal Em 2024, existiam 1 660 mil residentes em risco de pobreza, menos 101 mil do que no ano anterior. INEWS 64 - A revista do INE 28
O Inquérito às Condições de Vida e Rendimento das Famílias (ICOR) é realizado em Portugal desde 2004 de acordo com regulamentação comunitária específica, desde 2021 em conformidade com o Regulamento (UE) 2019/1700 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 10 de outubro de 2019. O INE divulga, para Portugal, indicadores relativos a: > Risco de pobreza monetária > Intensidade da pobreza monetária > Desigualdade na distribuição dos rendimentos monetários dos residentes > Privação material e social > Intensidade laboral per capita muito reduzida > Risco de pobreza ou exclusão social Em 2025, tal como no ano anterior, foram utilizados dados administrativos do Imposto sobre o Rendimento das Pessoas Singulares (IRS – Modelo 3, Anexo A) relativos aos rendimentos do trabalho por conta de outrem e às pensões de velhice do sistema contributivo e, pela primeira vez, a integração de dados administrativos do Imposto sobre o Rendimento das Pessoas Singulares relativos aos rendimentos das pensões de sobrevivência (IRS – Modelo 3 – Anexo A) e do trabalho por conta própria no regime simplificado (IRS – Modelo 3, Anexo B), bem como de alguns dados administrativos da Segurança Social (prestações relativas à parentalidade, prestações relativas à doença, rendimento social de inserção). POBREZA EM PORTUGAL 2024 A DESCIDA E OS SEUS CONTRASTES Em 2024, o risco de pobreza em Portugal desceu para 15,4%, representando menos 101 mil pessoas. No entanto, esta tendência positiva esconde realidades distintas, com melhorias para uns grupos e agravamento para outros. "Infografia com recurso a IA (NotebookLM), com validação técnica humana". 31 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE 30 O FOSSO GEOGRÁFICO NORTE-SUL
A esperança de vida aos 65 anos foi estimada em 20,19 anos, o que corresponde a um aumento de 0,17 anos (2,04 meses) relativamente ao triénio anterior. Ava ui dEmas pea neo rtsoa 6nu 5ç aa dn eo s No triénio 2023-2025, manteve-se a tendência de crescimento da esperança de vida aos 65 anos retomada no triénio 2021-2023, após a diminuição registada durante os anos de pandemia da doença COVID-19, em que esta recuou a valores inferiores aos estimados para 2017-2019 (19,73 anos). Em Portugal, o valor da esperança de vida aos 65 anos, apurado anualmente pelo INE, é divulgado em novembro de cada ano, para efeitos de determinação da idade normal de acesso à pensão de velhice do regime geral de segurança social e do fator de sustentabilidade a aplicar ao montante estatutário das pensões de velhice do regime geral de segurança social. A ESPERANÇA DE VIDA AOS 65 ANOS CORRESPONDE AO NÚMERO MÉDIO DE ANOS QUE UMA PESSOA PODE AINDA ESPERAR VIVER QUANDO ATINGE ESSA IDADE EXATA, MANTENDO-SE AS TAXAS DE MORTALIDADE POR IDADES, OBSERVADAS NO MOMENTO. 33 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE 32
Evd iesstntaat trsí ospt iocra s INEWS 64 - A revista do INE 34 35 INEWS 64 - A revista do INE
37 INEWS 64 - A revista do INE Tábuas de mortalidade Viver mais tempo, com mais qualidade de vida, é um dos grandes progressos das últimas décadas. As tábuas de mortalidade ajudam a compreender como tem evoluído a longevidade em Portugal e qual o seu contributo para a dinâmica demográfica do país. Compreender a longevidade dos portugueses Viver mais tempo é uma das mudanças mais marcantes das últimas décadas. A esperança de vida aumentou e, com ela, o interesse em entender como evolui a mortalidade no país e nas suas regiões. As tábuas de mortalidade, também conhecidas por tábuas de vida ou de sobrevivência, contribuem para dar resposta a esta necessidade e consistem num modelo estatístico tabular de análise demográfica que sintetiza um conjunto de funções biométricas que permitem analisar, numa determinada população, o fenómeno da longevidade e efetuar juízos probabilísticos sobre a evolução da mortalidade. Todos os anos, o Instituto Nacional de Estatística (INE) calcula tábuas completas de mortalidade para Portugal e para as regiões NUTS I, II e III. As tábuas de mortalidade são calculadas por período e baseiam-se na análise de uma geração fictícia que é sujeita às condições de mortalidade observadas em três anos consecutivos de dados. Este modelo garante maior estabilidade nos resultados, reduzindo o impacto de flutuações ocasionais. No caso das regiões NUTS III do Continente, são produzidos e divulgados dois indicadores principais: a esperança de vida à nascença e a esperança de vida aos 65 anos. AS TÁBUAS DE MORTALIDADE CONSTITUIEM UMA FERRAMENTA ESTATÍSTICA USADA FREQUENTEMENTE POR DEMÓGRAFOS, ATUÁRIOS, MÉDICOS E OUTROS INVESTIGADORES NO DOMÍNIO DA SAÚDE PÚBLICA. Como são construídas? As tábuas de mortalidade resultam da análise dos óbitos registados num período de três anos por idade, sexo e ano de nascimento e da estimativa da população exposta ao risco, calculada a partir das estimativas de população residente. Estes dados permitem representar, de forma detalhada, as probabilidades de morte e de sobrevivência por idade e, a partir daí, estimar quantos anos as pessoas podem esperar viver em média a cada idade. Nas idades mais avançadas, onde os valores de mortalidade apresentam maior irregularidade devido ao menor número de sobreviventes, o INE aplica métodos estatísticos de alisamento e de extrapolação de forma a garantir a coerência do padrão de crescimento da mortalidade por idade até à idade limite da tábua. Nas regiões NUTS II, onde o número de óbitos é mais reduzido em certas idades, recorre-se a técnicas de graduação paramétrica, suavização e coerência do padrão de mortalidade. Já nas regiões NUTS III do Continente é utilizado um modelo relacional que assegura a consistência estatística entre idades e regiões. Em todos os casos, o fecho das tábuas segue o mesmo princípio usado nas idades mais elevadas. INEWS 64 - A revista do INE 36
INEWS 63 - A revista do INE 38 O que nos dizem os resultados? Os indicadores das tábuas de mortalidade não são previsões exatas, mas estimativas fundamentadas em dados e modelos estatísticos. Descrevem as condições de mortalidade observadas e permitem comparar regiões e períodos distintos. Assumindo que as condições atuais se mantêm, as tábuas servem de base para análises probabilísticas sobre a evolução da mortalidade e ajudam a compreender as tendências da longevidade em Portugal. CONCEITOS ESPERANÇA DE VIDA À NASCENÇA: NÚMERO MÉDIO DE ANOS QUE UM RECÉM-NASCIDO PODE ESPERAR VIVER, SE AS TAXAS DE MORTALIDADE ATUAIS SE MANTIVEREM AO LONGO DA VIDA. ESPERANÇA DE VIDA AOS 65 ANOS: NÚMERO MÉDIO DE ANOS ADICIONAIS QUE UMA PESSOA COM 65 ANOS PODE ESPERAR VIVER, MANTENDO-SE AS TAXAS DE MORTALIDADE OBSERVADAS NO Revelam os ganhos da sociedade em saúde, bem-estar e qualidade de vida, mas também os desafios que se colocam a uma população que envelhece. Conhecer esses dados é essencial para planear políticas públicas, apoiar a investigação e antecipar o futuro de uma população cada vez mais longeva. MAIS DO QUE NÚMEROS, AS TÁBUAS DE MORTALIDADE SÃO UM RETRATO FIEL DA TRANSFORMAÇÃO DEMOGRÁFICA DO PAÍS. "Infografia com recurso a IA (NotebookLM), com validação técnica humana". 39 INEWS 64 - A revista do INE
41 INEWS – Nº64 A revista do INE Iàdnsa qsDuFeéasrmpi teoí sl i aa ss 2025/2026 A recolha de dados do Inquérito às Despesas das Famílias (IDF) 2025/2026 iniciou-se em 8 de dezembro de 2025 e decorrerá em todo o território nacional, durante um ano. AS FAMÍLIAS QUE FOREM CONTACTADAS PARA RESPONDER A ESTE INQUÉRITO PODEM ESCLARECER AS SUAS DÚVIDAS ATRAVÉS DO EMAIL: INQUÉRITOS.ENTREVISTA@INE.PT O que é o Inquérito às Despesas das Famílias? Este inquérito visa a caraterização da estrutura das despesas das famílias e do acesso a bens e equipamentos de conforto. Os dados recolhidos pelo inquérito constituem informação de base necessária à definição das classes de despesas que integram o Índice de Preços no Consumidor, ao apuramento do consumo final das famílias pelas Contas Nacionais Portuguesas e ao apuramento da Balança Alimentar Portuguesa através da recolha das quantidades alimentares consumidas. São ainda recolhidos alguns dados sobre as fontes e o valor do rendimento das famílias, o que permite uma avaliação integrada dos rendimentos e despesas familiares com outros inquéritos realizados às famílias, na vertente rendimentos, e a realização de estudos sobre as determinantes das decisões de despesa assentes no binómio rendimento-despesa. Segundo os resultados do inquérito anterior, realizado em 2022/2023: > Os agregados familiares gastavam, em média, 23 900€ por ano. > Cerca de 2/3 da despesa média das famílias concentrava-se em encargos associados à habitação (39,3%), à alimentação (12,9%) e aos transportes (12,1%). > A despesa anual média foi mais elevada na Área Metropolitana de Lisboa (26 891 €) e no Algarve (24 432 €) > Os agregados com crianças dependentes gastavam anualmente, em média, mais 9 731€ do que os agregados familiares sem crianças dependentes. > 20,4% das pessoas idosas, a viver só, gastavam em saúde mais de 10% do seu rendimento. O INE realiza este inquérito por entrevista presencial, com base numa amostra de 22 200 alojamentos familiares, representativa ao nível das regiões NUTS II e selecionada por métodos aleatórios de amostragem. As famílias residentes nos alojamentos selecionados são contactadas por carta, que inclui toda a informação necessária sobre o inquérito. As entrevistas são realizadas por entrevistadores do INE devidamente identificados. É REALIZADO APROXIMADAMENTE DE 5 EM 5 ANOS. INEWS 64 - A revista do INE 40
Inovação 43 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE 42
44 45 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Encontros de Inovação No passado dia 12 de dezembro, o INE realizou a primeira sessão dos Encontros de Inovação / Research and Innovation Sessions, no Salão Nobre e com transmissão em direto através de streaming. Por se tratar da sessão inaugural, foram apresentados os objetivos dos Encontros de Inovação, bem como a Agenda da Inovação, que enquadra a modernização do Sistema Estatístico Europeu, e a nova série MIDAS, dedicada à investigação e Rede Europeia de Inovação / Agenda de Inovação A European Innovation Network (EIN) é uma rede criada pela Comissão Europeia para impulsionar a modernização do Sistema Estatístico Europeu. Reúne especialistas dos institutos nacionais de estatística e promove colaboração, partilha de conhecimento e projetos conjuntos. A Agenda da Inovação do ESS define o plano estratégico para tornar as estatísticas europeias mais rápidas, fiáveis e relevantes, apostando em novas fontes de dados, digitalização e metodologias inovadoras. Mais informação Estes encontros pretendem criar um espaço colaborativo dedicado à discussão de soluções inovadoras que respondam aos desafios da produção de estatísticas oficiais, desde a recolha de dados até à sua divulgação. partilha de metodologias inovadoras em estatísticas oficiais e ciência de dados através da publicação de trabalhos em curso/working papers. Seguiu-se a apresentação do primeiro tema desta série: a integração de dados administrativos nos inquéritos às famílias, uma iniciativa que reforça a qualidade da informação estatística e aproxima Portugal das melhores práticas internacionais.
46 47 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Durante a primeira sessão, que decorreu no Salão Nobre do INE. MIDAS (Methodologies, Innovations in DatA in Official Statistics) A nova série de estudos denominada MIDAS tem como propósito central promover a disseminação e o avanço do conhecimento científico no domínio das estatísticas oficiais, privilegiando os inquéritos estatísticos e as metodologias que lhes estão associadas — desde a conceção, recolha, amostragem, estimação, imputação e edição de dados até às dimensões económico-sociais inerentes aos processos de análise e difusão, oferecendo um espaço aberto para working papers e debates sobre desafios atuais. Destina-se a investigadores, profissionais e decisores que utilizam estatísticas oficiais, incentivando colaborações multidisciplinares e garantindo rigor científico. O objetivo é apoiar a modernização contínua dos processos estatísticos e reforçar o papel das estatísticas oficiais na tomada de decisões informadas. Integração de dados administrativos nos Inquéritos às Famílias A integração de dados administrativos nos inquéritos às famílias representa uma mudança estrutural na forma como o INE recolhe informação estatística. Em vez de depender apenas das respostas dadas em entrevistas, o Instituto passou a integrar as respostas dos inquéritos com bases administrativas já existentes, como as da Autoridade Tributária e da Segurança Social. Esta abordagem permite reduzir custos e a carga sobre os inquiridos, aumentar a precisão e cobertura dos dados e melhorar a qualidade da informação sobre rendimentos e despesas das famílias. Trata-se de uma estratégia inovadora que aproxima Portugal das melhores práticas internacionais de modernização estatística e abre caminho para novas áreas de análise, como riqueza, prestações sociais e situação laboral. Na foto, da esquerda para a direita, David Leite, Sofia Rodrigues e Pedro Campos, oradores do INE. ESTE PRIMEIRO ENCONTRO CONTOU COM CERCA DE 90 PARTICIPANTES, QUE ACOMPANHARAM A SESSÃO PRESENCIALMENTE E EM STREAMING. NO FINAL DA APRESENTAÇÃO, HOUVE ESPAÇO PARA UMA DISCUSSÃO ABERTA, PERMITINDO O DEBATE DE ALGUNS PONTOS E O ESCLARECIMENTO DE QUESTÕES LEVANTADAS PELOS PARTICIPANTES, REFORÇANDO O CARÁCTER COLABORATIVO E INTERATIVO DESTES ENCONTROS DE INOVAÇÃO.
49 INEWS 64 - A revista do INE 48 Lugar à tecnologia
50 51 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE I9c No0 mEa cneeovl see nb tr oa s dI netdeilci gaêdnocsi aà Artificial Em 2025, no âmbito das comemorações do seu 90.º aniversário, o INE promoveu dois eventos dedicados à Inteligência Artificial. Os eventos registaram uma elevada participação e, segundo os testemunhos recolhidos, constituíram uma excelente oportunidade para aprofundar, de forma clara e informativa, o conhecimento sobre as diversas áreas da inteligência artificial. No dia 13 de maio, realizou-se o Immersive Day Gen AI, um evento intensivo de um dia, dirigido aos dirigentes do INE, de todos os níveis hierárquicos. A sessão foi conduzida por Manuel Dias, CTO da Microsoft à época, que percorreu um vasto conjunto de temas ligados à Inteligência Artificial Generativa: tendências de mercado, fundamentos da GenAI, Large Language Models, prompt engineering, casos de uso empresariais, agentes de IA e retrievalaugmented generation, entre outros. Immersive Day Gen AI - Orador Jorge Magalhães, Vogal do CD do INE. PARA ALÉM DA COMPONENTE TÉCNICA, O ENCONTRO CONSTITUIU TAMBÉM UMA EXCELENTE OPORTUNIDADE PARA UM ENCONTRO PRESENCIAL DOS DIRIGENTES DE DIFERENTES UNIDADES ORGÂNICAS, PROMOVENDO DIÁLOGOS E PROXIMIDADE, PERSPETIVAS E DESAFIOS NUM AMBIENTE DE DISCUSSÃO INFORMADA E COLABORATIVA.
52 53 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE No passado dia 26 de novembro, o Instituto Nacional de Estatística (INE) e a Data Science Portugal (DSPT) realizaram um evento sobre temas que a todos nos desafiam diariamente: AI and Data in the Public Sector. Foi a primeira vez que realizámos esta parceria com a DSPT, não ficaremos por aqui. Sentimo-nos muito bem acompanhados. Uma comunidade jovem, aberta, muito ativa, geradora de valor e de ideias, de partilha de conhecimento, no domínio da ciência de dados, da inteligência artificial e outras tecnologias. Neste evento, como em outros nacionais e internacionais, o INE mostrou que não está apenas a acompanhar o futuro, está a construí-lo, num caminho ininterrupto de inovação, de modernização, de transformação digital ao serviço da produção de estatísticas oficiais. Na abertura do evento, João Veloso da DSTP fez uma curta apresentação sobre a história e a Missão da comunidade. Maria João Zilhão, Vogal do Conselho Diretivo do INE, fez uma curta intervenção sobre a Missão, as atividades e o papel do INE enquanto produtor de estatísticas oficiais, sublinhando a importância das abordagens à modernização dos processos e Inovação. O INE apresentou vários projetos inovadores, evidenciando o seu compromisso com uma estratégia de inovação que acompanha as rápidas transformações do ecossistema de dados, assegura a produção de informação precisa, atempada e relevante para a sociedade, reforça e tem presente o papel das estatísticas oficiais como pilar da democracia. Sobre a utilização da inteligência artificial na produção de estatísticas oficiais, o INE destacou as oportunidades que o seu uso oferece para modernizar processos e reforçar a qualidade da produção estatística, em particular a IA enquanto suporte à inovação e à eficiência. Em paralelo, manifestou as principais preocupações ou riscos associados à confiança, à transparência e imparcialidade, à privacidade e confidencialidade, ao risco de enviesamento dos resultados e da precisão da informação, entre outros. A convite da DSPT, a empresa DareData fez uma apresentação muito oportuna, sobre as lições práticas da experiência de implementação de chatbots em instituições públicas, com referências aos problemas e oportunidade que o uso de IA pode resolver aos vários níveis: ajudar os cidadãos a compreender e a navegar nos serviços públicos, reduzir a carga administrativa, acelerar processos, melhorar o acesso ao conhecimento, apoiar a tomada de decisão baseada em dados. A SINGULARIDADE DO INE, AS SUAS RESPONSABILIDADES E COMO PRODUTOR DE ESTATÍSTICAS OFICIAIS, É UM DESAFIO CONSTANTE QUE NÃO LHE PERMITE ADIAR O PROCESSO DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL GLOBAL, QUE OCORRE. GRATOS POR PODERMOS, EM PARCERIA COM A @DSPT E A PARTICIPAÇÃO DA @DAREDATA, PARTILHAR O QUE O INE FAZ. A sessão contou com uma mesaredonda, com participantes do INE e da Daredata, onde se abordaram questões relacionadas com ética, transparência e confidencialidade do uso de IA nas estatísticas oficiais, principais desafios na combinação de dados diretos com dados indiretos, reforço da democracia digital e principais oportunidades e riscos da utilização de Large Language Models (LLMs). Agradecemos às equipas da Daredata, Inês Magessi e Nuno Brás, da DSPT, João Veloso, Cláudio Ramos e Bruno Alho e do INE, Sónia Quaresma, Sofia Rodrigues, Paula Cruz, Luís Ferreira e Pedro Campos, pelo contributo essencial para o sucesso destes eventos.
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
56 57 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Metodologia O projeto iniciou-se com a utilização de ortofotomapas de 2018, com resolução espacial de 25 cm, fornecidos pela Direção-Geral do Território. A metodologia seguida neste projeto (Figura 1) foi estruturada em fases distintas com recursos a ferramentas de deep learning em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), especificamente concebidas para tarefas de geoprocessamento de Deep Learning baseadas em imagens de satélite. Figura 1. Fluxo geral da metodologia Inicialmente, foram selecionadas áreas geográficas representativas da diversidade territorial do Continente, considerando diferentes níveis de urbanização e tipos de povoamento, com base na Tipologia de Áreas Urbanas (TIPAU). Para cada folha de imagem, contabilizou-se o número de edifícios existentes na BGE, identificou-se o polígono TIPAU dominante e classificaramse as imagens por tipologia. No conjunto das imagens selecionadas, foi obtida uma amostra com cerca de 130 000 edifícios (polígonos) digitalizados manualmente, que constituiu a base para o treino e validação dos modelos de Deep Learning (Figura 2). Figura 2. Seleção de folhas de imagem e respetiva classificação TIPAU Foram utilizados dois modelos principais de Deep Learning: o Mask R-CNN, conhecido pela sua capacidade robusta na segmentação de instâncias individuais (ou seja, identificação e classificação de objetos a partir da análise de imagens), e o Segment Anything Model (SAM), uma abordagem recente e versátil que permite segmentação orientada por prompts (pontos, caixas ou texto). Ambos os modelos foram implementados com o apoio de um conjunto de ferramentas de geoprocessamento capazes de detetar características específicas numa imagem a partir de modelos previamente treinados pelos utilizadores, numa perspetiva de aprendizagem automática. Após a digitalização dos polígonos dos edifícios, foram gerados chips de imagem (image tiles) e metadados associados, que foram posteriormente exportados em formatos compatíveis com as redes neuronais. Durante a fase de treino, os modelos foram ajustados com diferentes parâmetros (como batch size e número de épocas), usando um conjunto entre 3 000 e 13 000 edifícios anotados manualmente.
58 59 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Avaliação dos resultados Para efeitos de avaliação, foi selecionado um conjunto de teste composto por dez imagens distribuídas pelo território continental, não utilizadas no treino (imagens não rotuladas), ou seja, que ainda não foram “aprendidas” pelo modelo. As delimitações de referência (polígonos de edifício) - foram digitalizadas manualmente, garantindo uma base rigorosa de comparação como base de validação (Figura 3). Figura 3. Exemplo de ortofotomapa com edifícios digitalizados manualmente para servir como base de validação Os modelos foram avaliados com base em métricas padronizadas: Average Precision (AP), Recall, F1 Score e Intersection over Union (IoU). O Mask R-CNN apresentou uma precisão consistente entre 81% e 94%, com melhor desempenho em áreas heterogéneas. O SAM revelou valores de precisão entre 79% e 93%, destacando-se em zonas mais densas e homogéneas, embora com maior variação nos resultados. A métrica de Recall demonstrou que o Mask R-CNN conseguiu detetar uma maior proporção de edifícios reais, com valores entre 64% e 86%, enquanto o SAM apresentou valores entre 36% e 78%, indicando maior tendência para omitir edifícios. O F1 Score, que equilibra Precisão e Recall, reforçou a robustez do Mask R-CNN, que variou entre 0,73 e 0,88. O SAM, apesar de competitivo em algumas imagens, apresentou maior variação (0,50 a 0,85). Tabela1. Resultados comparativos entre Mask R-CNN e SAM em diferentes Ortofotopamapas: precisão (AP), recall, F1 Score e IoU A análise de IoU revelou uma ligeira tendência regional: os modelos apresentaram melhor desempenho no norte de Portugal continental (IoU entre 0,71 e 0,75 no Mask R-CNN, e até 0,82 no SAM), enquanto na região sul os valores foram mais baixos, refletindo maior complexidade urbana e possíveis variações na qualidade de imagem (Tabela 1).
60 61 INEWS 64 - A revista do INE INEWS 64 - A revista do INE Estes desenvolvimentos visam reforçar a precisão, validação e a consistência do modelo na deteção de edifícios em todo o território nacional. A segunda linha de trabalho refere-se à integração dos resultados do modelo na BGE (Figura 4). Esta fase implica a implementação de processos de geoprocessamento e controlo de qualidade que permitam comparar sistematicamente os edifícios detetados com os registados na BGE, identificando áreas desatualizadas e edifícios em falta, incluindo novas construções que ainda não estejam registadas. Estão igualmente previstas rotinas automáticas de controlo de qualidade, de forma a garantir a fiabilidade das atualizações e a apoiar a atualização contínua da BGE, tornando-a uma base de referência ainda mais robusta para fins estatísticos e censitários. Figura 4. Exemplo de comparação entre edifícios detetados pelo modelo (esquerda) e edifícios existentes na BGE (direita) Integração na BGE e futuras linhas de trabalho A fase seguinte do projeto desenvolve-se em duas linhas de trabalho complementares. A primeira linha, já em curso, centra-se na otimização e robustez do modelo de deteção de edifícios. Esta etapa inclui a utilização dos ortofotomapas de 2023, o ajustamento das áreas de treino já definidas à nova cobertura e a realização de treino adicional do modelo, com particular incidência no sul do país, onde foram detetadas maiores discrepâncias. Paralelamente, prevê-se a expansão do conjunto de treino para abranger novas tipologias de edifícios e a implementação de treinos periódicos à medida que novas imagens se tornem disponíveis. Conclusão O trabalho desenvolvido no âmbito do projeto 2023-PT-GEOS demonstra o potencial das técnicas de Deep Learning, como o Mask R-CNN e o SAM, para automatizar e modernizar os processos de atualização da BGE, bem como melhorar a sua qualidade. A integração sistemática de resultados derivados de imagens de alta resolução permitirá reforçar a qualidade, a cobertura e a atualidade da informação geográfica do INE, apoiando decisões estratégicas no processo de produção estatística, com destaque para a geocodificação de unidades estatísticas.
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