A importância da ferramenta “Zonal Statistics as a Table” para o profissional GIS

Se você trabalha com geoprocessamento, especialmente com análises espaciais que envolvem raster, a ferramenta Zonal Statistics as a Table (Estatísticas Zonais em Tabela) é simplesmente essencial.

Essa ferramenta permite calcular estatísticas (como média, soma, desvio padrão, máximo, mínimo, etc.) de valores raster dentro de zonas definidas por outro dataset – geralmente um shapefile vetorial (ou feature class), como polígonos de uso do solo, bacias hidrográficas, municípios, fazendas, etc.

Por que isso importa?

1. Análise precisa de dados ambientais e espaciais
   Quer saber a média do NDVI por propriedade rural? Ou o volume médio de chuva por bacia hidrográfica? Ou a altitude média, minima e máxima em seu bairro? Essa é a ferramenta.
2. Integração de raster e vetor
   O GIS moderno exige trabalhar com dados raster (como elevação, uso do solo, clima) e vetoriais (como limites administrativos). Essa ferramenta faz a ponte entre os dois.
3. Automação e replicabilidade
   Os resultados vêm em formato de tabela, prontos para serem integrados via Join com o shapefile original. Isso facilita pipelines automatizados de análise espacial.
4. Eficiência para grandes áreas
   Em vez de fazer estatísticas “na mão” para cada polígono, você roda tudo de uma vez, com precisão e rapidez. Essencial para grandes volumes de dados.
5. Base para dashboards e relatórios
   A tabela gerada pode alimentar relatórios técnicos, painéis interativos ou análises estatísticas aprofundadas.

Aplicações avançadas: dados climáticos e uso com dados multidimensionais (CMIP6)

Com o avanço da análise de dados climáticos, muitos profissionais GIS têm lidado com dados multidimensionais, como os do CMIP6, utilizados pelo IPCC para modelar cenários futuros de clima.

Esses arquivos vêm no formato NetCDF (ou GRIB), com múltiplas camadas no tempo, eixos verticais e variáveis diferentes (temperatura, precipitação, umidade, etc.).

A ferramenta Zonal Statistics as a Table pode ser usada diretamente nesses dados, marcando a opção “Process as multidimensional”.

Exemplo prático:

Você pode calcular a temperatura média anual projetada para 2050 (cenário SSP2-4.5) em cada município do Brasil. Para isso:

1. Use a variável multidimensionais do modelo CMIP6 do IPCC/ONU. Você pode encontrar estes dados diretamente no ArcGIS Online e adicionar ao PRO sem precisar baixar nada. (Clique para Chuva e Temperatura)
2. Adiciona a camada multidimensional, selecione-a no “Input value raster”
3. Use um shapefile de municípios como zone data.
4. Ative “Process as multidimensional”.
5. Resultado: uma tabela com a máxima mínima e média de temperatura para cada município – pronta para cruzar com indicadores socioeconômicos, planos de adaptação climática, etc.

Dicas de uso

• Projeção importa: sempre reprojete o vetor e o raster para a mesma projeção antes de rodar.
• Dados multidimensionais exigem ArcGIS Pro: o ArcMap tradicional não lida bem com NetCDF ou análise temporal complexa.
• Evite zonas sobrepostas: divida os polígonos antes, se necessário.
• Volume de dados: CMIP6 pode pesar; considere usar blocos menores por região ou períodos específicos para evitar travamentos ou demora excessiva no processamento.

Ferramentas como o Zonal Statistics as a Table mostram o poder do GIS quando bem utilizado. Para quem trabalha com GIS dominar essa ferramenta é obrigação – não bônus.

E você, domina a ferramenta? Comente abaixo