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Boa prática Importada

Mapeamento de Lusaka com IA Acelera o Programa Nacional de Titulação de Terras da Zâmbia em Assentamentos Informais

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A britânica Ordnance Survey usou machine learning para classificar automaticamente telhados, estradas e superfícies a partir de imagens aéreas, reconstruindo o mapa-base de Lusaka — desatualizado desde os anos 1980 — para apoiar o Programa Nacional de Titulação de Terras da Zâmbia em assentamentos informais.

~142,000
Parcelas de terra tituladas a nível nacional
80%
Terras sem título estimadas a nível nacional
~70%
Residentes de Lusaca em assentamentos informais
420 km²
Área mapeada digitalmente em Lusaca (2021-2022)
Mapeamento de Lusaka com IA Acelera o Programa Nacional de Titulação de Terras da Zâmbia em Assentamentos Informais

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
Ordnance Survey (UK) with Zambia's Ministry of Lands and Natural Resources
Período
2021–2022
Palavras-chave
land administration, urban planning, geospatial data

Contexto

O Programa Nacional de Titulação de Terras da Zâmbia tinha emitido apenas cerca de 142 000 parcelas tituladas em todo o país, deixando uma estimativa de 80% das terras sem título, uma lacuna mais acentuada em Lusaca, onde cerca de 70% dos residentes vivem em assentamentos informais sem um mapa-base fiável desde a década de 1980.

Objetivos

Em 2021, a Ordnance Survey (OS), financiada pela UK Aid, associou-se aos ministérios das terras da Zâmbia, ao Departamento de Cadastro da Zâmbia, ao International Growth Centre e à Commonwealth Association of Architects para reconstruir um mapa-base digital de uma área de 420 km² que cobre Lusaca.

Atividades

A OS treinou um sistema de classificação de imagens baseado em aprendizagem automática para identificar e vetorizar estruturas cobertas, superfícies naturais e pavimentadas, estradas, relva, árvores e água a partir de imagens aéreas.

Resultados

A OS refere que o mapa foi produzido num décimo do tempo que as técnicas manuais anteriores exigiriam, embora não tenha sido publicado nenhum valor independente de precisão da classificação, sendo a afirmação uma comparação de tempo de produção declarada pela própria agência implementadora.

Conclusões

O Ministério das Terras da Zâmbia tem utilizado o mapa-base para auditorias fundiárias, titulação em assentamentos informais e planeamento habitacional, de adaptação climática e de infraestruturas de serviços públicos; a OS e o IGC descrevem a técnica como replicável noutros locais, embora nenhum outro país a tenha ainda implementado à mesma escala.

Implementação

Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Ordnance Survey (UK) technical team, Zambia Survey Department, Ministry of Lands and Natural Resources, International Growth Centre (research partner), Commonwealth Association of Architects

Condições de sucesso

  • aerial imagery of sufficient resolution for ML classification
  • partnership between international mapping agency and national land ministries
  • UK Aid funding for technical delivery

Modos de falha comuns

  • no independent accuracy figure published for the classification
  • no other city has yet replicated the approach at the same scale
  • coverage limited to a single 420 km² area rather than nationwide

Onde se enquadra

Tipo de governação
national ministry with international donor-funded technical partner
Escala
city/regional (420 km²)
Nível de rendimento
lower-middle-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes Philanthropic / foundation funding

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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