Mascaramento De Nuvem: O Que Faz A Diferença Para Dados

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.

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.