Villes de Brésil avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 12 mars 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Brazil, incluant des données essentielles telles que la latitude, la longitude, la région administrative et d'autres attributs utiles.
Cet aperçu est extrait de notre base de données complète, qui comprend un total de 46058 localisations géographiques dans tout le pays.
Que vous travailliez sur de la cartographie, de l’analyse de données ou du développement d’applications, nos données sont disponibles pour un usage personnel ou commercial.
Tous les formats sont téléchargeables : Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON et XML.
Capitale mise en avant : La capitale officielle de Brésil est Brasília.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3469435 | Bom Jesus da Penha | BR | Minas Gerais | Bom Jesus da Penha | -21.01694 | -46.5225 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | ||
| 3398254 | Independência | BR | Rio Grande do Norte | Caraúbas | -5.78139 | -37.49167 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3404720 | Buriti Comprido | BR | Piauí | Inhuma | -6.66667 | -41.61667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3410249 | Bom Jesus | BR | Maranhão | Buriti | -3.82639 | -42.85972 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3393778 | Novo Sítio | BR | Maranhão | Lagoa do Mato | -6.01667 | -43.61667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3392200 | Picada | BR | Ceará | Milagres | -7.31667 | -38.98333 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3405062 | Boqueirão (1) | BR | Piauí | Picos | -7.13333 | -41.56667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 8506946 | Baturité | Baturite,Baturité,Vila Baturite,Vila Baturité | BR | Pará | Afuá | -0.43857 | -51.01381 | 0 | America/Belem | populated place | |
| 3461911 | Guarandi | BR | Mato Grosso | Poconé | -16.9 | -56.96667 | 0 | America/Cuiaba | populated place | ||
| 3405275 | Bom Nome | BR | Pernambuco | Custódia | -8.11667 | -37.61667 | 0 | America/Recife | populated place | ||
| 3393797 | Novo Estado | BR | Maranhão | Timon | -5.06667 | -43.01667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3475011 | Bairro do Breu | Bairro do Breu | BR | São Paulo | Jarinu | -23.07583 | -46.74222 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3463922 | Espírito Santo do Dourado | Dourado,Jangada | BR | Minas Gerais | Espírito Santo do Dourado | -22.04639 | -45.95083 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3456325 | Neópolis | Vila Nova,Villa Nova | BR | Sergipe | Neópolis | -10.32 | -36.57944 | 12421 | America/Maceio | populated place | |
| 3455900 | Olivia | BR | Mato Grosso do Sul | Porto Murtinho | -22.03333 | -57.6 | 0 | America/Campo_Grande | populated place | ||
| 7692888 | Bonito | Bonito | BR | Paraná | Lapa | -25.86894 | -50.06646 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7778285 | Sítio Santa Teresinha | Sitio Santa Teresinha,Sítio Santa Teresinha | BR | Paraná | São Jerônimo da Serra | -23.7939 | -50.63826 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3388426 | São José dos Canos | BR | Maranhão | Esperantinópolis | -4.91667 | -44.81667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3453134 | Ponte Alta | Ponte Alta | BR | Minas Gerais | Rio Espera | -20.83333 | -43.55 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3400309 | Fazenda Campo Lindo | BR | Piauí | Curral Novo do Piauí | -7.9 | -40.85 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 6317541 | Marcos Parente | BR | Piauí | Marcos Parente | -7.12056 | -43.89444 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7700243 | Sítio Maria Estaba | Sitio Maria Estaba,Sítio Maria Estaba | BR | Paraná | Lapa | -25.82499 | -49.9349 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3456597 | Mucujó | Macujo,Macujó,Mucujo,Mucujó | BR | Bahia | Jaguaripe | -13.03333 | -38.86667 | 0 | America/Bahia | populated place | |
| 3403668 | Campestre | BR | Piauí | São João da Serra | -5.51667 | -41.85 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3465449 | Córrego | BR | Bahia | Amargosa | -13.06667 | -39.56667 | 0 | America/Bahia | populated place | ||
| 7691666 | Sítio Abraão Inácio | Sitio Abraao Inacio,Sítio Abraão Inácio | BR | Paraná | Guaraqueçaba | -25.2936 | -48.5309 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3444943 | Vista Bela | BR | Mato Grosso do Sul | Corumbá | -18.48333 | -57.38333 | 0 | America/Campo_Grande | populated place | ||
| 3401186 | Curuçá | Curuca,Curuçá | BR | Pará | Itaituba | -5.43333 | -56.86667 | 0 | America/Santarem | populated place | |
| 3385437 | Varzea da Palha | BR | Piauí | São Miguel do Tapuio | -5.8 | -41.83333 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3388159 | São Raimundo | BR | Maranhão | Codó | -4.73333 | -44.06667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3399401 | Fortaleza | BR | Piauí | Santa Filomena | -8.71667 | -45.65 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 8437882 | Barra da Correia | Barra da Correia | BR | Piauí | Alvorada do Gurguéia | -8.36632 | -43.85738 | 0 | America/Fortaleza | populated place | |
| 8437602 | Fundação | Fundacao,Fundação | BR | Piauí | Dom Inocêncio | -8.94168 | -41.99569 | 0 | America/Fortaleza | populated place | |
| 7700087 | Sítio Ana Tuda | Sitio Ana Tuda,Sítio Ana Tuda | BR | Paraná | Lapa | -25.85387 | -49.95891 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3387812 | Serra Negra | BR | Piauí | São Miguel da Baixa Grande | -5.9 | -42.31667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7691704 | Eufrasina | Eufrasina | BR | Paraná | Paranaguá | -25.4599 | -48.5761 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3388388 | São Lourenço | BR | Paraíba | São Domingos | -6.81667 | -37.96667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7582752 | Porto da Manga | Porto da Manga | BR | Rio Grande do Sul | Triunfo | -29.9501 | -51.4556 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7773006 | Sítio Alorovano A. Ferreira | Sitio Alorovano A. Ferreira,Sítio Alorovano A. Ferreira | BR | Paraná | Santo Antônio da Platina | -23.39233 | -50.15752 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7694428 | Sítio Antônio Silvino | Sitio Antonio Silvino,Sítio Antônio Silvino | BR | Paraná | Mandirituba | -25.8039 | -49.3439 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3403943 | Cajueiro | BR | Alagoas | Cajueiro | -9.39667 | -36.15361 | 0 | America/Maceio | populated place | ||
| 3400216 | Fazenda Eucalipto | BR | Pernambuco | Araripina | -7.41667 | -40.38333 | 0 | America/Recife | populated place | ||
| 7583452 | Sítio Tipuana | Sitio Tipuana,Sítio Tipuana | BR | São Paulo | São Roque | -23.58727 | -47.086 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3399706 | Feijão | BR | Ceará | Barreira | -4.3 | -38.61667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7694544 | Sítio Augusto Picussa | Sitio Augusto Picussa,Sítio Augusto Picussa | BR | Paraná | Mandirituba | -25.8162 | -49.2644 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3401816 | Conduru | BR | Maranhão | São Domingos do Maranhão | -5.56667 | -44.33333 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3471206 | Baeta | BR | Bahia | Xique-Xique | -11.2 | -43.08333 | 0 | America/Bahia | populated place | ||
| 3470359 | Barro Vermelho | Barro Vermelho | BR | Rio de Janeiro | Conceição de Macabu | -22.06667 | -41.66667 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3925073 | Guanabara | BR | Acre | Assis Brasil | -10.4 | -69.58333 | 0 | America/Rio_Branco | populated place | ||
| 7778444 | Sítio Alvorada | Sitio Alvorada,Sítio Alvorada | BR | Paraná | Sapopema | -23.92943 | -50.55523 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7583156 | Bairro do Curral | Bairro do Curral | BR | São Paulo | Ibiúna | -23.6538 | -47.17668 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7700057 | Sítio Manuel L. Dias | Sitio Manuel L. Dias,Sítio Manuel L. Dias | BR | Paraná | Lapa | -25.8206 | -49.9476 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7778464 | Sítio Nélson de Souza | Sitio Nelson de Souza,Sítio Nélson de Souza | BR | Paraná | Sapopema | -23.94887 | -50.59614 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7774404 | Sítio Bom Jesus da Lapa | Sitio Bom Jesus da Lapa,Sítio Bom Jesus da Lapa | BR | Paraná | Nova Santa Bárbara | -23.569 | -50.7385 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3390733 | Redenção | BR | Amapá | Tartarugalzinho | 1.05734 | -50.67349 | 0 | America/Belem | populated place | ||
| 3400920 | Elesbão Veloso | Elesboa Veloso | BR | Piauí | Elesbão Veloso | -6.20194 | -42.14028 | 10430 | America/Fortaleza | populated place | |
| 7776452 | Sítio Joaquim P. Vidal | Sitio Joaquim P. Vidal,Sítio Joaquim P. Vidal | BR | Paraná | Tomazina | -23.6894 | -49.9537 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3737374 | Sítio Manoel dos Santos | BR | Amazonas | Barcelos | -1.58194 | -61.49278 | 0 | America/Manaus | populated place | ||
| 3399887 | Fazenda Santa Lúzia | BR | Ceará | Pentecoste | -3.83333 | -39.25 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3471094 | Baixa Grande | BR | Bahia | Baixa Grande | -11.95972 | -40.16806 | 7534 | America/Bahia | populated place | ||
| 3450479 | Sangradouro | BR | Bahia | Boninal | -12.75 | -41.81667 | 0 | America/Bahia | populated place | ||
| 7775252 | Sítio São Sebastião | Sitio Sao Sebastiao,Sítio São Sebastião | BR | Paraná | Jaboti | -23.72779 | -50.05059 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7777419 | Sítio Geraldo G. Muniz | Sitio Geraldo G. Muniz,Sítio Geraldo G. Muniz | BR | Paraná | Figueira | -23.92556 | -50.40266 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3389361 | Santa Quitéria | BR | Ceará | Santa Quitéria | -4.33194 | -40.15667 | 24391 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3397857 | Itererê | BR | Maranhão | Apicum-Açu | -1.56667 | -45.1 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3462880 | Fundão | Fundao,Fundão | BR | Minas Gerais | Cabo Verde | -21.43333 | -46.4 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3409818 | Areia | BR | Maranhão | Buriti | -3.85917 | -43.04944 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7774997 | Sítio Santo Antônio | Sitio Santo Antonio,Sítio Santo Antônio | BR | Paraná | Japira | -23.70825 | -50.14395 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3448486 | São Miguel | Sao Miguel,São Miguel | BR | Minas Gerais | Natércia | -22.13333 | -45.5 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 12530825 | Seringal Catipari | Seringal Catipari | BR | Amazonas | Pauini | -7.66674 | -66.63044 | 0 | America/Manaus | populated place | |
| 3406056 | Agrovila do Projeto de Assentamento Pirangi | Agrovila do PA Pirangi,Agrovila do Projeto de Assentamento Pirangi,Barrocao,Barrocão | BR | Rio Grande do Norte | Galinhos | -5.2084 | -36.14814 | 0 | America/Fortaleza | populated place | |
| 3468777 | Buriti | Buriti,Burity | BR | Mato Grosso do Sul | Nioaque | -21.36667 | -55.8 | 0 | America/Campo_Grande | populated place | |
| 3473123 | Afonso Souto | BR | Rio Grande do Sul | Cacequi | -29.96667 | -55.2 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | ||
| 7692401 | Sítio André Hajnadi | Sitio Andre Hajnadi,Sítio André Hajnadi | BR | Paraná | São José dos Pinhais | -25.7913 | -48.91682 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3394377 | Morros | BR | Maranhão | Matões | -5.35 | -43.11667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 8623350 | Praía das Araras | BR | Amazonas | São Gabriel da Cachoeira | -0.69693 | -67.31274 | 0 | America/Manaus | populated place | ||
| 7641115 | Sítio Arlindo | Sitio Arlindo,Sítio Arlindo | BR | Paraná | Bocaiúva do Sul | -25.10869 | -48.98836 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3924889 | Pôrto Edite | BR | Acre | Plácido de Castro | -10.25 | -67.08333 | 0 | America/Rio_Branco | populated place | ||
| 3388601 | São Joaquim | BR | Pará | Chaves | -0.13159 | -50.20545 | 0 | America/Belem | populated place | ||
| 7640994 | Sítio Itapuã | Sitio Itapua,Sítio Itapuã | BR | Paraná | Bocaiúva do Sul | -25.18594 | -48.92742 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3410437 | Saco | BR | Piauí | Luzilândia | -3.54167 | -42.28417 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 7777018 | Sítio Jair O. da Silva | Sitio Jair O. da Silva,Sítio Jair O. da Silva | BR | Paraná | Salto do Itararé | -23.6165 | -49.7989 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7768457 | Serra do Miradouro | Serra do Miradouro | BR | Santa Catarina | Rio do Campo | -26.8545 | -49.9877 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 7594255 | Sítio Dilceu Gonçalves | Sitio Dilceu Goncalves,Sítio Dilceu Gonçalves | BR | São Paulo | Araçoiaba da Serra | -23.5325 | -47.6583 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3662243 | São Pedro | BR | Amazonas | Novo Aripuanã | -6.78333 | -60.26667 | 0 | America/Manaus | populated place | ||
| 3664202 | Bom Futuro | BR | Amazonas | Maraã | -1.81995 | -65.65288 | 0 | America/Manaus | populated place | ||
| 12455520 | Cavas | Cavas | BR | Federal District | Brasília | -15.50605 | -47.74037 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 6318747 | Taquaral de Goiás | BR | Goiás | Taquaral de Goiás | -16.05417 | -49.60583 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | ||
| 3385010 | Vista Alegre | BR | Pará | Jacareacanga | -6.58333 | -58.2 | 0 | America/Santarem | populated place | ||
| 3403703 | Cambuquira | BR | Piauí | Eliseu Martins | -7.73333 | -43.76667 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3472371 | Amargosa | BR | Bahia | Utinga | -12.05 | -40.93333 | 0 | America/Bahia | populated place | ||
| 3459208 | Lagoa do Mato | Lagoa do Mata,Lagoa do Mato | BR | Sergipe | Aquidabã | -10.2 | -36.98333 | 0 | America/Maceio | populated place | |
| 3452833 | Porto de Índios | Porto de Indio,Porto de Indios,Porto de Índios,Pôrto de Indio | BR | Mato Grosso | Sinop | -11.58433 | -55.64722 | 0 | America/Cuiaba | populated place | |
| 3400967 | Dom Quintino | BR | Ceará | Santana do Cariri | -7.13333 | -39.88333 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 6318584 | São Roberto | BR | Maranhão | São Roberto | -5.02111 | -44.99083 | 0 | America/Fortaleza | populated place | ||
| 3460561 | Itinga da Serra | Itinga,Itinga da Serra | BR | Bahia | Antônio Gonçalves | -10.56667 | -40.28333 | 0 | America/Bahia | populated place | |
| 3407977 | Alexandria | Aleshandrija,alksandrya ryw grnd dw nwrt,ya li shan da,Алешандрия,الکساندریا، ریو گرند دو نورت,亚历山大 | BR | Rio Grande do Norte | Alexandria | -6.4125 | -38.01583 | 9769 | America/Fortaleza | populated place | |
| 7692388 | Sítio Castelhanos | Sitio Castelhanos,Sítio Castelhanos | BR | Paraná | São José dos Pinhais | -25.81942 | -48.89505 | 0 | America/Sao_Paulo | populated place | |
| 3460355 | Jaciara | BR | Mato Grosso | Jaciara | -15.96528 | -54.96833 | 22737 | America/Cuiaba | populated place | ||
| 3400951 | Dourados | BR | Ceará | Guaiúba | -4.08333 | -38.73333 | 0 | America/Fortaleza | populated place |
Brésil : Le puzzle du géographe sur la diversité et l’échelle
Comprendre le Brésil nécessite de la précision, pas de la généralisation
Le Brésil est plus qu’une nation—c’est une symphonie géographique. En tant que cinquième plus grand pays du monde, s’étendant à travers les fuseaux horaires et les climats, le Brésil ne défie pas seulement le géographe par sa complexité, mais aussi par ses rythmes spatiaux subtils. De l’étalement urbain de São Paulo à la tranquillité isolée des forêts d’Acre, chaque ville, municipalité et district fait partie d’une carte vivante où l’environnement, l’histoire et l’ambition humaine convergent.
Aucune analyse sérieuse du Brésil ne peut se permettre de s’appuyer sur de vagues généralités. La clé réside dans les données—des données méticuleusement structurées, géoréférencées et profondément granulaires qui reflètent la véritable mosaïque du territoire brésilien.
Une nation de contrastes et de continuité
Le bassin amazonien et les pampas sont souvent présentés comme des images opposées du Brésil, mais le géographe voit une continuité dans ces contrastes. Les flux migratoires du Nord vers le Sud, les mégalopoles côtières évoluant différemment des intérieurs ruraux, et les divisions au niveau de l’État qui façonnent le comportement culturel et économique—tous ces schémas ne sont visibles que lorsqu’on cartographie chaque ville par rapport à sa région et son département officiels.
C’est là que la beauté géographique brute rencontre la nécessité stratégique : comprendre comment chaque ville est imbriquée dans la structure administrative donne un aperçu non seulement de la gouvernance mais aussi de la logique infrastructurelle du Brésil. Les villes n’existent pas isolément ; elles fonctionnent au sein d’unités fédérales, façonnées par des décisions prises aux niveaux étatique et municipal.
Pourquoi les données au niveau de la ville au Brésil sont-elles plus que de simples chiffres
Avec plus de 5 500 municipalités, le Brésil est impossible à comprendre à l’échelle macro sans une microstructure propre et cohérente. Qu’il s’agisse d’évaluer la distribution des soins de santé, la couverture éducative, la planification logistique ou l’infrastructure numérique, la première étape consiste à identifier où vivent les gens et sous quelle juridiction.
Nous avons développé un ensemble de données complet qui répertorie chaque ville du Brésil, en identifiant sa région, son département (état) et ses coordonnées géographiques précises. Mais la véritable innovation ne réside pas seulement dans la collecte de ces données—c’est dans la façon dont elles sont livrées.
Excel (.xlsx) Format : la précision rencontre l’accessibilité
Le nouveau format Excel ajouté est un bond en avant. Pour des milliers de professionnels, des décideurs politiques aux débutants en SIG, Excel reste le moyen le plus intuitif et flexible d’interagir avec les données structurées. Il permet un filtrage, un pivotement et une visualisation immédiats sans aucune barrière technique.
Voulez-vous isoler toutes les villes de la région Nord qui se trouvent au-dessus d’une certaine latitude ? Voulez-vous comparer la densité des municipalités par état ? Avec Excel, vous êtes à quelques secondes des informations exploitables. Et avec la pleine compatibilité du . format xlsx, ces données sont prêtes à être branchées dans des modèles, des tableaux de bord ou des rapports.
Autres formats disponibles : Pour chaque écosystème technique
Au-delà d’Excel, la base de données est également fournie en CSV pour l’accès brut universel, SQL pour l’intégration de bases de données relationnelles, JSON pour les applications web et XML pour les systèmes nécessitant une structure de données hiérarchique. L’objectif est de permettre à tout type d’utilisateur—d’un analyste de bureau à un ingénieur cloud — de travailler avec les données dans leur environnement préféré.
Applications dans le monde réel du jeu de données brésilien
* **Développement urbain :** Aligner l’infrastructure de service public avec la répartition et les modèles de croissance réels des villes.
* **Surveillance Environnementale :** Carte des alertes de déforestation à proximité des petites villes et des frontières agricoles.
* **Préparation aux catastrophes :** Modéliser les zones de risque par latitude et proximité des principaux plans d’eau ou plaines inondables.
* **Stratégie commerciale :** Construire des réseaux logistiques géo-ciblés en fonction des frontières étatiques et de la proximité routière.
* **Recherche académique :** Utilisez des données structurées au niveau de la ville pour étudier l’inégalité spatiale ou les gradients de densité de population.
Conclusion
Le Brésil exige plus de la géographie que la plupart des pays. Son immensité peut submerger, et sa diversité peut obscurcir les motifs—à moins que l’on ne regarde de près, et avec une intention structurée. Cartographier avec précision le Brésil ne signifie pas seulement savoir où se trouvent les villes, mais aussi comment elles appartiennent à l’intérieur des régions et des départements, et comment elles se rapportent les unes aux autres spatialement.
Avec notre ensemble de données mis à jour maintenant disponible au format Excel—aux côtés des CSV, SQL, JSON et XML — nous fournissons une passerelle dans la logique géographique du Brésil. Si votre travail nécessite de la précision, de l’échelle et une richesse contextuelle, c’est le jeu de données conçu à cet effet. Plongez dans le Brésil non seulement avec curiosité—mais avec des outils conçus pour donner un sens à sa vaste et belle complexité.
