Multiespectral E Hiperespectral: Escolha A Tecnologia

Quais São As Diferenças Entre Imagens Hiperespectrais E Multiespectrais?

As principais diferenças entre as tecnologias hiperespectrais e multiespectrais são a quantidade de bandas capturadas, a estreiteza dessas bandas (resolução espectral) e os espectros de radiação eletromagnética contidos dentro de cada banda.

As constelações de satélites multiespectrais coletam dados em uma porção limitada do espectro eletromagnético (cinco a dez bandas), normalmente são RGB (vermelho, verde e azul – as três cores primárias) e um punhado de bandas infravermelhas. Os satélites hiperespectrais são capazes de distinguir milhares de bandas individuais do espectro de luz.

Aqui vemos um exemplo em que o MSI inclui bandas de infravermelho de ondas curtas, infravermelho próximo e RGB bastante amplas. Numerosas bandas extremamente estreitas (10–20 nm), que não têm nomes descritivos, compõem imagens hiperespectrais.

Aspectos Das Tecnologias De Imagens Multiespectrais E Hiperespectrais

Tanto os satélites de imagens hiperespectrais quanto os multiespectrais operam principalmente em LEO (órbita baixa da Terra). Os satélites MSI, como Landsat, Sentinel-2 e EOS SAT-1, fornecem informações essenciais para distinguir características de cobertura da terra e padrões de paisagem. Os sensores hiperespectrais veem substancialmente mais informações, para que possam até mesmo identificar e quantificar materiais. Embora as bandas extras facilitem a distinção de mais detalhes, elas também exigem a eliminação de dados redundantes e tornam a análise mais complexa e cara.

Resoluções Espectrais E Espaciais

A HSI oferece uma alta resolução espectral, pois pode distinguir entre comprimentos de onda com precisão. Ao mesmo tempo, está associada à baixa resolução espacial. Os sensores multiespectrais, ao contrário dos hiperespectrais, são mais adequados para aplicações que precisam de dados espectrais gerais, uma vez que operam dentro de bandas mais amplas e menores. Dito isso, a resolução espacial do MSI costuma ser maior ^{Feng, X. et al. (2020, March 21). Hyperspectral and Multispectral Remote Sensing Image Fusion Based on Endmember Spatial Information. Remote Sensing, 12(6), 1009. https://doi.org/10.3390/rs12061009.}.

Tamanho E Processamento De Dados

Devido à grande quantidade de dados detalhados produzidos pelo sensoriamento remoto hiperespectral, o processamento de dados requer métodos complexos e que consomem muitos recursos. Para uma interpretação adequada, você precisará de software e conhecimento especializados.

Em comparação com os dados hiperespectrais, os dados multiespectrais são mais fáceis e rápidos de processar porque há menos bandas espectrais do que os dados hiperespectrais. Isso funciona bem em situações em que a análise rápida ou em tempo real é de extrema importância. Hoje em dia, a análise de MSI é facilitada com software e recursos amplamente abertos e fáceis de usar, tornando a tecnologia acessível a uma variedade de indústrias e aplicações.

Custos

A complexidade dos sensores e o processamento subsequente dos dados adquiridos definem o preço de qualquer uma das opções. Quando comparada à multiespectrais, as imagens hiperespectrais é frequentemente mais cara e consome muitos recursos. O primeiro, uma opção mais acessível, é usado a menos que os dados exatos, como sobre materiais, sejam necessários.

Dependência Das Condições Atmosféricas

O sensoriamento remoto das imagens hiperespectrais e o sensoriamento remoto multiespectral é facilmente afetado pelas condições ambientais e requer calibração completa. Por causa disso, o HSI só deve ser usado em ambientes controlados ou para estudos científicos muito particulares. As imagens multiespectrais não apresentam essas restrições; Ele funciona bem em uma ampla gama de ambientes e é menos impactado por interferências atmosféricas, portanto, tem mais usos potenciais.

A HSI tem muito potencial inexplorado, mas, por enquanto, é empregada principalmente em pesquisas científicas. Por outro lado, o MSI é mais do que suficiente para as necessidades de usuários casuais em uma variedade de aplicativos de sensoriamento remoto. A maioria dos satélites e constelações oferecem dados multiespectrais prontamente disponíveis na plataforma EOSDA LandViewer.

Aplicações De Tecnologias Multiespectrais E Hiperespectrais

As imagens multiespectrais e hiperespectrais têm inúmeros usos práticos em diferentes áreas, incluindo agricultura, pesquisa ambiental, gerenciamento de desastres e muito mais. Enquanto imagens hiperespectrais são mais comumente usadas, por exemplo, em geologia e desenvolvimento mineral para coletar informações sobre materiais, o MSI é usado na agricultura e na silvicultura para coletar dados sobre a superfície da Terra, sua cobertura e padrões de mudança.

Agricultura De Precisão

Graças à sua acessibilidade e facilidade de análise em comparação com dados hiperespectrais, os multiespectrais tornaram-se comum em soluções de agricultura de precisão para consultores agrícolas e outros players do agronegócio. O MSI de resolução fina apoia os agricultores no monitoramento da saúde das culturas, identificação de pragas e doenças, irrigação de precisão e fertilização de taxa variável. Outra aplicação é ajudar na gestão sustentável da terra, distinguindo entre diferentes culturas, bem como cobertura vegetal e solo nu.

Análise De Vegetação

Muitos aspectos da cobertura vegetal são estudados usando dados multiespectrais e hiperespectrais. A detecção de mudanças na vegetação, particularmente usando MSI, é essencial para monitorar como a cobertura vegetal em uma determinada região muda ao longo do tempo. Imagens de satélite também podem ser usadas para avaliar a diversidade vegetal como parte da pesquisa em biodiversidade ^{Rocchini, D., Ricotta, C., Chiarucci, A. (2007). Using Satellite Imagery to Assess Plant Species Richness: The Role of Multispectral Systems. Applied Vegetation Science, 10(3), 325–331.}.

Monitoramento Ambiental

O MSI é perfeito para detectar mudanças no uso da terra e na cobertura vegetal e avaliar o estado de saúde de diferentes ecossistemas, como florestas e áreas úmidas. Ao mapear estruturas hidrológicas, imagens hiperespectrais podem ser úteis. Os pesquisadores estão cada vez mais se voltando para o sensoriamento remoto das imagens hiperespectrais e o sensoriamento remoto de multiespectral para monitorar melhor os corpos d’água, sua poluição e mudanças na qualidade da água.

Gestão De Desastres

Há uma forte dependência de tecnologias de sensoriamento remoto das imagens hiperespectrais e o sensoriamento remoto de multiespectral para preparação para emergências e avaliação de desastres. O MSI é altamente benéfico na estimativa dos danos causados por terremotos, inundações, furacões e outras calamidades naturais e causadas pelo homem. Além disso, ao fornecer dados hiperespectrais e de multiespectral quase em tempo real até mesmo das regiões mais remotas e subdesenvolvidas, ajuda na coordenação e alocação de resposta a desastres. Dados multiespectrais, por exemplo, foram amplamente empregados para analisar e mitigar desastres naturais em 2023.

Engenharia Florestal

Os avanços em sensores multiespectrais e hiperespectrais simplificaram e melhoraram muito a precisão da detecção remota de espécies arbóreas. Quando se trata de avaliar a saúde das florestas, controlar o desmatamento e o manejo florestal sustentável, o MSI é inestimável. Ao monitorar de perto as mudanças e desvios na fitossanidade, a imagem espectral desempenha um papel importante na detecção de regiões que podem estar em risco de incêndios florestais.

O futuro parece brilhante para imagens hiperespectrais e multiespectrais, que já estão vendo o uso aumentar. Espera-se que a HSI se torne mais acessível à medida que a miniaturização de sensores e a análise de dados avancem. Uma visão mais aprofundada será obtida com imagens multiespectrais graças à expansão de sua cobertura espectral e combinando-a com outros métodos de sensoriamento remoto.

Multiespectrais Vs. Hiperespectrais: Quais Escolher?

Ao decidir entre imagens multiespectrais e hiperespectrais, avalie qual é mais relevante para sua tarefa: maior detalhe espectral ou eficiência operacional. Sensores hiperespectrais, que detectam numerosas bandas estreitas, fornecem informações extensas sobre as assinaturas espectrais distintas de diferentes materiais. No entanto, uma resolução espectral tão alta exige capacidades computacionais superiores, processamento de dados complexos e conhecimento especializado para interpretar os resultados.

Devido ao seu equilíbrio prático entre resolução espectral e eficácia operacional, as imagens multiespectrais frequentemente triunfam sobre as hiperespectrais. Os clientes podem desfrutar de soluções mais econômicas com a MSI, pois ela não precisa de tanto armazenamento de dados e complexidade de processamento. Ao mesmo tempo, imagens de satélite multiespectrais de alta resolução podem fornecer visualização detalhada da cobertura da terra. Quando uma visão panorâmica é suficiente e a discriminação espectral ultrafina não é necessária, as imagens multiespectrais é uma solução prática que economiza dinheiro e faz o trabalho.