Os aglomerados de galáxias desempenham um papel fundamental na compreensão das propriedades do nosso Universo, bem como na investigação de sua história dinâmica e evolução. Nesta tese de doutorado, investigamos os aglomerados de galáxias utilizando dados dos levantamentos fotométricos S-PLUS e miniJPAS, com o objetivo de aplicar técnicas desenvolvidas no levantamento J-PAS. Refinamos a detecção de aglomerados utilizando o algoritmo PZWav e desenvolvemos um estimador adaptativo (AME) para atribuir probabilidades de pertinência a galáxias próximas aos centros dos aglomerados. Os resultados incluem análises com o AME aplicado a um catálogo simulado, proporcionando estimativas robustas de riqueza e destacando a aplicação competitiva do método em levantamentos fotométricos. A aplicação do PZWav ao miniJPAS, que revelou possíveis estruturas de massas tão pequenas quanto 4 10^13 Msun a um redshift de 0.75, demonstrando a profundidade do levantamento e a sensibilidade de nossos algoritmos. No contexto do S-PLUS/iDR4, cobrindo 3 000 graus quadrados, a detecção revelou cerca de 190 000 candidatos a aglomerados de galáxias com SNR>4. Comparações entre diferentes estudos revelou a completude do método e a qualidade dos dados.

Galaxy clusters play a fundamental role in understanding the properties of our Universe, as well as investigating its dynamic history and evolution. In this thesis, we explore galaxy clusters using data from the photometric surveys S-PLUS and miniJPAS, with the aim of applying techniques developed in the J-PAS survey. We refine the detection of clusters using the PZWav algorithm and develop an Adaptive Estimator to assign membership probabilities to galaxies near the cluster centers (AME). The results include analyses with AME applied to a simulated catalog, providing robust estimates of richness and highlighting the competitive application of the method in photometric surveys. The application of PZWav to miniJPAS, revealed possible structures with masses as low as 4 10^13 Msun at a redshift of 0.75, emphasizing the depth of the survey and the sensitivity of our algorithms. In the context of S-PLUS/iDR4, covering 3 000 square degrees, the detection revealed about 190 000 candidates for galaxy clusters with SNR>4. The comparison with the literature revealed the completeness of the method and the quality of the data.