Relief
Partimos de modelos de elevação e dados cartográficos com a fonte documentada.
Cidades e modelos 3D Prototip & cercetare
Desenvolvemos representações 3D da cidade que combinam relevo, mapas e dados sobre o espaço construído. A direção Relieva é a atualização do modelo através de observações de campo, orientadas pelas áreas onde surgem alterações.
O relevo fornece a base, os edifícios descrevem o espaço construído e as observações indicam locais a verificar. Ative e desative as camadas.
Relieva
Partimos de modelos de elevação e dados cartográficos com a fonte documentada.
Construímos uma representação navegável dos edifícios, percursos e arredores.
Investigamos a recolha de dados de campo e a forma como as observações por satélite podem priorizar a revisita.
A compreensão do relevo e da relação entre edifícios, estradas e território.
Demonstrações para rotas, observação e documentação das alterações.
Protótipos para a ligação entre observações locais e o modelo digital.
Relieva é um projeto de investigação e prototipagem. Os modelos podem incluir alturas estimadas; não representam um levantamento cadastral nem uma frota de robôs já implementada.
Relieva em detalhe
Relieva coloca uma pergunta simples sobre uma cidade: onde algo sobre rodas pode subir e onde não. Chișinău tem 234 metros entre o ponto mais baixo e o ponto mais alto, e isso decide se uma entrega autónoma, uma cadeira de rodas ou uma rampa têm onde existir. O protótipo mede isso com dados públicos, não com estimativas.
A base é Copernicus DEM GLO-30: duas placas de um grau lidas do arquivo público AWS Open Data, reprojetadas para UTM zona 35N a 25 m por píxel, com a inclinação calculada pelo núcleo Horn 3×3 — o mesmo método da ferramenta padrão do GDAL. Sobre isso é aplicada a geometria viária e as pegadas dos edifícios do OpenStreetMap.
Cada bloco na página tem uma marca: medido, de fontes ou proposto. A distinção é necessária porque, caso contrário, todas as afirmações soariam iguais, e a que importa para um comprador é precisamente a que diz «isto ainda não existe».
Área analisada 555 km², núcleo urbano 230 km². Distribuição em quatro faixas: 21,2% do núcleo abaixo de 4% de declive (48,7 km²), 31,0% entre 4 e 8% (71,3 km²), 23,4% entre 8 e 12% (53,7 km²), 24,5% acima de 12% (56,3 km²). Os limiares não são escolhidos esteticamente: 8,33% é a rampa de acessibilidade 1:12, e 12% é o limiar acima do qual os robots de passeio cotados a 10–15% já não sobem.
7.929 troços de rua com declive calculado individualmente, mediana de 3,7%. De 156 ruas nomeadas com mais de 400 m, apenas uma rua ultrapassa 8% em média. A conclusão inverte a intuição: o terreno é irregular, a faixa de rodagem não — os engenheiros traçaram as estradas ao longo das curvas de nível.
9.506 pegadas de edifícios do OpenStreetMap (instantâneo 02.07.2026), colocadas na cota de terreno sob cada uma. Destas, 1.128 têm a altura declarada no OSM; as outras 8.378 são estimadas a partir do número de pisos × 3,2 m. As duas categorias são coloridas de forma diferente na cena, precisamente para não confundir a medição com a estimativa.
Uma câmara a 65 cm acima do passeio, colocada nas coordenadas reais de uma rua de Chișinău, orientada na direção da faixa de rodagem, com os edifícios reais nas cotas reais. Escala 1:1, sem exagero vertical — ao contrário da cena de relevo, onde o exagero ×3,5 está escrito por baixo da imagem.
Três camadas em direto do Copernicus numa zona fixa de Chișinău: Sentinel-2 true color (10 m), Sentinel-2 solo exposto / superfície perturbada (10–20 m) e radar Sentinel-1 GRD VV (10 m, modo IW, polarização DV, com correção de terreno GAMMA0 e ortorretificação). A janela é dos últimos 30 dias.
Uma secção oeste–este de 22,9 km pelo centro, 300 amostras, entre 36,0 e 215,4 m. O modelo completo cobre 23,4 × 25,05 km, com relevo entre 24,0 e 257,6 m.
Dados e funcionamento
Da exploração à implementação
Uma cidade, um setor, um trajeto. A pergunta tem de ser uma que se decide pela inclinação: onde pode circular um dispositivo, onde é necessária rampa, que trajeto tem a menor subida acumulada.
Copernicus DEM GLO-30 cobre globalmente a 30 m, mas a cobertura e a qualidade do OpenStreetMap variam muito. Verifica-se a densidade das impressões digitais e da geometria viária na área pedida antes de prometermos um resultado.
Reprojeção no UTM da zona, inclinação Horn 3×3, curvas de nível, perfil, terreno filtrado para geometria. Para cada cifra publicada, mantém-se o método e a base com que foi calculada — DSM bruto ou terreno filtrado — porque misturá-los torna o resultado incoerente.
Toda a recolha de imagem na cidade começa com o que é desfocado na fonte (rostos, matrículas), o que é mantido (a geometria derivada) e uma avaliação de impacto antes da primeira câmara instalada. A Lei 195/2024 sobre a proteção de dados aplica-se a partir de 23 de agosto de 2026.
Copernicus DEM GLO-30, retirado do arquivo público AWS Open Data — dois mosaicos de um grau, reprojetados em UTM 35N a 25 m por pixel. A resolução nativa é de 30 m, por isso uma célula cobre cerca de meio quarteirão. Vê terraços, vertentes e o fundo do vale; não vê o lancil, a rampa ou a cova.
É DSM — modelo de superfície. Isso significa que, nos quarteirões densos, devolve a cota do telhado ou da copa das árvores, não da faixa de rodagem. Importa porque é uma armadilha silenciosa: nada dá erro, só os números saem errados. Deu-nos 13,5% de inclinação no Bulevarul Ștefan cel Mare, que é plano, porque um ponto caiu sobre uma cornija. A solução para a geometria é um filtro de mínimo em 125 m; para as estatísticas publicadas, optámos por ficar com o DSM bruto e dizer na página que a cifra de 52,2% é um limiar mínimo.
De 9.506 edifícios, 1.128 têm a altura declarada no OpenStreetMap. Os outros 8.378 são estimados a partir do número de pisos multiplicado por 3,2 m. Na cena, as duas categorias têm cores diferentes, exatamente para se ver qual é qual. A cota do terreno sob cada edifício vem do modelo de elevação, não da estimativa.
Não. Não tem a precisão nem o estatuto jurídico de uma medição autorizada — a geometria vem do OpenStreetMap, que é um mapa colaborativo, e a elevação de um modelo global a 30 m. O que oferece é contexto: inclinação, relevo, volume urbano, numa forma em que se podem tomar decisões de planeamento ou de zonamento de um serviço, seguidas de verificação em terreno onde isso importa.
Não. Não existe frota, não existem sensores instalados e não existe ciclo de reescaneamento. Estão marcados como „propus” na página, ao lado do mapa de acessibilidade. O que existe hoje é a camada de medições a partir de dados públicos e a cena que as mostra. Um piloto real exigiria hardware verificado, trajetos avaliados, condições de operação aprovadas e as regras de proteção de dados estabelecidas antes da primeira câmara.
Real e solicitada no carregamento. O servidor pede à Copernicus um raster Sentinel-2 L2A true color a 10 m para a área de Chișinăului, numa janela de 30 dias, com filtro de 40% de nuvens, e devolve-o com os cabeçalhos que indicam exatamente que produto é e que intervalo cobre. Existe também uma camada radar Sentinel-1, que atravessa as nuvens. Não é imagem em direto: o Sentinel-2 regressa ao mesmo local a cada poucos dias.
O modelo de elevação cobre globalmente, por isso a parte de relevo e declive é refeita de forma quase idêntica em qualquer lugar. O que muda é o OpenStreetMap: em cidades com poucas impressões de edifícios, a cena 3D e o declive na rua ficam fracos. A cobertura é verificada antes da oferta, não depois.
Exemplo ilustrativo
Um cenário de utilização, sem dados de cliente nem resultados comerciais atribuídos.
Um operador quer saber em que setores vale a pena iniciar a entrega com um dispositivo autónomo e onde não faz sentido tentar.
O declive é calculado no núcleo urbano a partir de Copernicus DEM GLO-30 (Horn 3×3, 25 m) e classificado em quatro bandas a 4%, 8,33% e 12%. Em separado, calcula-se o declive longitudinal de cada troço de rua no OpenStreetMap, com base longa, para não medir o ruído do raster. As duas camadas são sobrepostas.
52,2% do núcleo urbano está abaixo de 8% de declive, mas o resultado útil não é a percentagem — é a sua forma. As zonas difíceis concentram-se nas encostas entre terraços, enquanto os platôs e o fundo do vale permanecem transitáveis. Isso transforma os «52%» num plano de zonamento: as zonas de serviço são traçadas no terraço, não num raio de quilómetros. E, em separado, a faixa de rodagem é muito mais suave do que o terreno — a mediana do declive das ruas é 3,7%, e de 156 ruas com nome acima de 400 m, apenas uma ultrapassa 8% em média.
Ce este necesar:Un instantaneu OpenStreetMap cu acoperire decentă a geometriei stradale în zona vizată. Rezultatul e o hartă de fezabilitate, nu un traseu certificat: orice rută pentru un dispozitiv autonom trebuie verificată în teren, pentru că modelul nu vede borduri, rampe sau obstacole.
Possibilidades de colaboração
Modelos e camadas geográficas para explorar o território e discutir cenários. Os dados estimados distinguem-se das medições verificadas.
Definimos um piloto em torno de um processo real: utilizadores, dados, integrações, custos e critérios de aceitação. A expansão segue após a avaliação do resultado.
Estabelecemos os requisitos de acessibilidade, alojamento, proteção de dados e interoperabilidade. Qualquer ligação a serviços AGE ou STISC requer a validação da elegibilidade, do acesso e das aprovações.
Estes são cenários de adaptação, não declarações sobre contratos ou parcerias existentes. As funções propostas confirmam-se no âmbito de trabalho do projeto.
Fale sobre um pilotoVeja como usamos as observações Copernicus e como exploramos as órbitas dos satélites.
O FlowMind organiza mapas, fontes públicas e produtos Copernicus num espaço de análise.
Implementação especializadasesizari.md organiza as participações sobre o espaço público: local, categoria, descrição e materiais relevantes.
Plataforma públicaWorld Agent é um demonstrador de interação em linguagem natural com uma cena visual.
Demonstrator de cercetareConte-nos o seu processo. Em conjunto decidimos o que vale a pena construir, o que podemos ligar e como verificamos o resultado.