Mascaramento De Nuvem: O Que Faz A Diferença Para Dados
As imagens de satélite beneficiam várias indústrias ostentando uma ampla gama de aplicações. No entanto, isso não seria totalmente possível sem técnicas de mascaramento de nuvens. Ao contrário da abertura SAR, os sensores ópticos de satélite não podem fornecer uma imagem clara em um dia nublado, então o problema precisa ser corrigido. É quando o mascaramento em nuvem se mostra uma solução eficiente para o problema. Dessa forma, o processo fica perfeito. Enquanto os satélites observam a situação do céu, o EOSDA calcula dados espaciais com algoritmos específicos para análises acionáveis.
Por Que O Mascaramento De Nuvem É Necessário?
O mascaramento de nuvem em sensoriamento remoto prepara imagens para processamento e melhora a geração de produtos.
No pré-processamento do mascaramento de nuvem, a cobertura de nuvem não é o único problema. A visibilidade também é reduzida pelas sombras que eles projetam e, assim, diminuem a capacidade de refletância dos objetos alvo. As nuvens (e, correspondentemente, suas sombras) diferem em forma, tamanho, altitude que dependem da posição geográfica e peculiaridades climáticas da região estudada.
As informações sobre nuvens estão disponíveis em várias fontes, ao contrário das informações sobre suas sombras, o que definitivamente importa quando se trata de precisão de imagem. Outra coisa é a escalabilidade do mascaramento de nuvem. Deve haver resolução de imagem suficiente para ampliar não apenas em todo o campo, mas também em suas zonas separadas. A falta de detalhes leva a erros.
Onde As Imagens De Satélite Sem Nuvens São Usadas?
Como nuvens não identificadas causam erros analíticos, o problema requer controle adequado. A vantagem do mascaramento de nuvem é essencial para muitas esferas que dependem de sensoriamento remoto e rastreamento de alterações, tanto para necessidades governamentais quanto comerciais. O raster do mascaramento de nuvem da série de imagens melhora a análise para agricultura, silvicultura, petróleo e gás, mineração, construção, transporte, comunicações, proteção ambiental, aplicação militar e policial, resposta a emergências e desastres, etc. Em particular, o big data é usado para gerar camadas adicionais que fornecem insights extras para pesquisadores e empresas.
Por exemplo, tais camadas são incorporadas em softwares agrícolas. Eles fornecem aos produtores as informações mais recentes e confiáveis para tomar decisões ponderadas em relação a
- Tarifas e tempo para semeadura
- colheita
- irrigação de precisão
- fecundação
- controlo de pragas
- manejo de plantas daninhas, etc.
EOSDA LandViewer
Realize o mapeamento por satélite de qualquer área grande por meio de ferramentas GIS especializadas disponíveis em um dos maiores catálogos de imagens de satélite gratuitas.
Há muitos cenários para aplicar a técnica de mascaramento, dependendo dos propósitos e da pilha de tarefas. Irrelevante quando ocorre a análise de séries de imagens, e para obter resultados mais precisos, é necessário:
- estudar o fragmento de imagem sem nuvens, ou
- substituir os fragmentos pouco claros por fragmentos claros sempre que possível.
Em qualquer caso, a questão tem um impacto negativo na análise de dados úteis. É por isso que é necessário removê-los do processo de análise para reduzir a possibilidade de erro nos resultados estimados.
Faz Sentido Separar Nuvens De Névoa?
A classificação padrão distingue nuvens e neblinas como categorias separadas, mas não é bem justificada. São objetos semelhantes, que diferem pela umidade relativa do ar atmosférico. A concentração de vapor d’água é maior nas nuvens e menor na neblina. Por essa razão, pode ser difícil separar um do outro – suas fronteiras podem ser obscuras.
Implementação De Mascaramento De Nuvem No EOSDA Crop Monitoring
Na ferramenta EOSDA Crop Monitoring, o mascaramento de nuvem permite remover dados inúteis que poderiam afetar negativamente os resultados da análise.
No entanto, seria errado considerar que a detecção de nuvens é o mesmo que mascaramento de nuvem. São dois processos diferentes. A detecção visa identificar nuvens na imagem e obter um mascaramento de nuvem. O mascaramento é o próximo passo. Ele usa o mascaramento de nuvem recebido para “esconder” dados inúteis, por exemplo, ao gerar índices no produto.
Com um mascaramento de nuvem preciso, o EOSDA permite que seus clientes analisem imagens de satélite com mais precisão, graças à exclusão de imagens com 60% de nebulosidade e mais, pois uma cobertura muito densa na imagem pode diminuir a qualidade dos resultados obtidos.
Além disso, há um NDVI sem nuvem no EOSDA Crop Monitoring que usa dados de satélite de radar.
Aproveite A Diferença
Os cientistas da EOSDA calculam vários índices, e imagens nubladas são indesejáveis para todos eles. Assim, a melhor opção é remover imagens inadequadas da análise para maior precisão.
Como parece, também é importante diferenciar entre sombras profundas e nuvens densas, bem como sombras claras e neblina. Além disso, é possível ignorar a neblina para algumas tarefas, mas ela não funcionará para outras.
A questão é ser flexível e ajustar os resultados às necessidades do cliente, e a EOSDA faz isso. Desfrute de precisão extra com a abordagem inovadora e mantenha-se à frente do jogo.
Sobre o promotor:
Kateryna Sergieieva tem um doutorado em tecnologias da informação e 15 anos de experiência em sensoriamento remoto. Ela é uma Cientista Sênior na EOSDA responsável pelo desenvolvimento de tecnologias para monitoramento por satélite e detecção de mudanças em características de superfície. Kateryna é autora de mais de 60 publicações científicas.
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