A modelagem ambiental tem se tornado cada vez mais relevante na análise da paisagem, especialmente na avaliação de processos geomorfológicos e no planejamento territorial. Um dos índices mais utilizados nesses estudos é o Índice de Dissecação do Relevo (IDR), que auxilia na compartimentação do relevo e na identificação de áreas mais suscetíveis à erosão e instabilidade. No entanto, a obtenção do IDR ainda depende de metodologias pouco padronizadas, o que dificulta sua aplicação em larga escala e compromete a comparabilidade dos resultados. Este trabalho apresenta uma ferramenta desenvolvida no software ArcGIS utilizando o ModelBuilder, capaz de automatizar a geração do IDR a partir de dados topográficos. O modelo segue um fluxo estruturado para calcular duas variáveis fundamentais: o Entalhamento do Relevo e a Dimensão Interfluvial Média. Essas informações são processadas a partir de Modelos Digitais de Elevação (MDE), com base nos dados do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) e nos limites de sub-bacias hidrográficas do Estado de São Paulo. A implementação desse workflow permite a replicação dos procedimentos para diferentes áreas, reduzindo a subjetividade na análise e garantindo maior confiabilidade nos resultados. Além disso, a automatização possibilita a incorporação do IDR em modelos ambientais mais complexos, como aqueles voltados para fragilidade e vulnerabilidade ambiental. Os testes realizados confirmam que a ferramenta é eficiente na padronização do índice, podendo ser aplicada em diferentes escalas e estudos. A principal contribuição deste trabalho é a disponibilização de uma abordagem acessível para a obtenção do IDR, reduzindo o tempo e os custos associados à sua elaboração manual. Além disso, a metodologia proposta pode ser adaptada para integrar novos parâmetros e algoritmos, ampliando suas aplicações em planejamento territorial e conservação ambiental. Futuramente, pretende-se expandir a aplicabilidade do modelo para outras regiões, explorando a integração com outras plataformas de geoprocessamento e inteligência artificial.
