Séries Temporais De Satélite: Padrões E Tendências

Imagens De Satélite Séries Temporais: O Que É E Por Que Usá-lo?

As séries temporais de imagens de satélite é uma sequência de imagens (pontos de dados) do mesmo local registradas em intervalos regulares ao longo de um determinado período de estudo. Aqui, o tempo é um fator crítico que adiciona profundidade aos dados de satélite disponíveis, pois revela não apenas os resultados finais, mas também as mudanças durante a extensão dos pontos de dados.

A análise de séries temporais é um uso comum das informações coletadas. Ele normalmente exige muitas observações de satélite para garantir a validade, precisão e consistência dos dados. Trabalhar com grandes conjuntos de dados fornece a opção de eliminar efeitos aleatórios e corrigir oscilações sazonais. Enquanto isso, a detecção de tendências e mudanças sazonais em séries temporais de imagens de satélite fornece informações adicionais úteis para a tomada de decisões mais educadas.

Aplicações do mundo real de dados de sensoriamento remoto por satélite de séries temporais incluem o uso de eventos passados como base para fazer previsões sobre o futuro.

Digamos que no início da estação de crescimento você planeja construir um gráfico de séries temporais baseado em imagens de satélite históricas. É um choque saber que um de seus campos está produzindo significativamente menor em comparação com o mesmo período dos últimos anos. A chave para evitar futuras quebras de safra devastadoras é identificar o problema o mais rápido possível para que sua fonte possa ser isolada e erradicada. A análise de longo prazo de séries temporais de imagens de satélite pode classificar toneladas de dados coletados ao longo de vários anos, aplicar os índices de vegetação apropriados a cada imagem e ajudá-lo a identificar tendências nessa montanha de dados.

Ao acumular e monitorar continuamente imagens de satélite, você pode avaliar mudanças de forma rápida e precisa, reconhecer tendências e padrões, detectar anomalias e tomar decisões de negócios sólidas e tomar medidas corretivas em suas áreas de interesse (AOI).

Áreas De Aplicação Para Séries Temporais De Dados De Satélite

Séries temporais de imagens de satélite fornecem informações inestimáveis para inúmeras aplicações. O fio condutor desses usos é a noção de que os dados de satélite podem nos ajudar a aprender mais sobre as maneiras pelas quais o planeta está mudando, as forças por trás dessas mudanças e suas potenciais repercussões.

Agricultura

Os agricultores podem se beneficiar muito do uso de séries temporais de imagens de satélite como uma fonte de informações valiosas sobre a dinâmica de crescimento e rendimento de suas culturas, bem como uma mão amiga na previsão da produção agrícola e dos preços do mercado agrícola. A fim de evitar perdas econômicas causadas por infestações de insetos, séries temporais de imagens de satélite são utilizadas para monitoramento de pragas e sanidade das culturas. Conhecendo a história da vegetação de suas lavouras, os agricultores podem otimizar a alocação de insumos (água, nutrientes, produtos químicos, sementes e muito mais) e melhorar o planejamento de suas atividades de manejo agrícola. Monitoramento de culturas, planejamento de rotação de culturas, irrigação e controle de fertilizantes, manejo de pragas e doenças, previsão de produtividade e manejo do uso da terra são apenas alguns dos muitos usos agrícolas para análise de séries temporais de dados de satélite.

Silvicultura

A divulgação pública do arquivo Landsat, que é conhecido como o conjunto de dados mais utilizado para análise de séries temporais de imagens de satélite, reduziu a barreira de entrada para o monitoramento florestal. A última década também viu avanços adicionais na tecnologia de detecção de mudanças florestais, permitindo um monitoramento mais aprofundado das florestas ^{Decuyper, M. et al. (2022, February). Continuous monitoring of forest change dynamics with satellite time series. Remote Sensing of Environment, 269. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112829.}.

As séries de dados de satélite podem auxiliar na localização de áreas problemáticas e orientar a tomada de decisões, observando mudanças no estado e na área de cobertura florestal, na saúde geral da floresta e na composição ao longo do tempo. Em particular, analisando a séries temporais de imagens de satélite, os gestores florestais podem identificar focos de desmatamento e medir a taxa em que as árvores estão sendo cortadas. A análise de séries de dados de satélite pode, assim, informar a florestação, o reflorestamento, a restauração florestal e outras estratégias de manejo florestal.

Monitoramento De Mudanças Climáticas

As séries temporais de imagens de satélite, a espinha dorsal da análise estatística do clima, podem produzir insights acionáveis para o estudo climático e a formulação de políticas. Modelos computacionais do sistema climático baseados em séries de imagens de satélite podem ser usados para monitorar o orçamento de radiação da Terra, examinar os efeitos das mudanças climáticas na vida vegetal, acompanhar o nível do mar, observar o deslocamento de geleiras e calotas polares e muito mais. Como exemplo, o GEOS-5 Atmosphere-Ocean General Circulation Model (AOGCM) é um modelo de última geração que busca refletir a variabilidade climática em vários períodos de tempo (de sinóticos a multiscentários) ^{AOGCM Description. Global Modeling and Assimilation Office (GMAO), NASA.}.

Gestão De Desastres

A análise de séries temporais tem muitas aplicações no gerenciamento de emergências, incluindo detecção de heads-up e previsão de riscos de desastres. Séries temporais de imagens de satélite também ajudam a avaliar a devastação causada por desastres naturais, como terremotos, tempestades, inundações, deslizamentos de terra e incêndios florestais (mais no nosso artigo sobre desastres naturais em 2023). Com o auxílio desses dados, os diretores de gestão de desastres podem coordenar melhor os esforços de resposta e distribuir de forma mais eficiente os recursos disponíveis, além de manter-se atualizados sobre o andamento das restaurações das áreas danificadas.

Planejamento Do Uso Do Solo

A análise de séries temporais de imagens de satélite pode lançar luz sobre a mudança do uso da terra e a disseminação das cidades. Esse conhecimento é essencial no contexto do uso sustentável do solo, onde a configuração adequada dos vários usos (agricultura, silvicultura, cidades, etc.) garante a conservação do solo a longo prazo e o equilíbrio do ecossistema. O planejamento e a gestão usando séries temporais de imagens de satélite podem melhorar a construção urbana, a infraestrutura e os serviços municipais. Além disso, as imagens de satélite ajudam a rastrear e analisar a eficácia dos sistemas de transporte urbano.

Esta é apenas uma pequena amostra das muitas aplicações do mundo real para séries temporais de imagens de satélite. Além disso, o uso de dados de satélite para obter informações e tomar medidas sobre as preocupações globais crescerá exponencialmente à medida que a tecnologia avança.

Como Aproveitar Ao Máximo O Recurso De Séries Temporais Do EOSDA LandViewer

Encontre e analise rapidamente as séries temporais de imagens de satélite, restringindo-se a uma área específica de interesse com a ajuda do EOSDA LandViewer. Basta definir (desenhar ou carregar) seu AOI, em seguida, usar a função Análise de Séries Temporais, e a ferramenta irá lidar com o resto.

A ferramenta oferece três índices para escolher: NDVI, NDWI e NDSI, e cada um deles serve a propósitos específicos. Quando um rebaixamento de qualquer índice aparece no gráfico, você pode visualizar o gráfico correspondente no mapa e mergulhar mais fundo na análise para determinar o que causou a queda.

Por padrão, você pode gerar gráficos de índice cobrindo qualquer intervalo entre um mês e dez anos. Se esses intervalos não funcionarem para você, você poderá inserir o seu próprio usando o calendário. A cereja do bolo é que você pode usar todos os sensores de uma só vez para construir os gráficos de séries temporais de imagens de satélite, além de escolher o índice espectral, o período e a fonte de dados.

Você pode comparar o desempenho de um campo durante o mesmo período em anos diferentes com a opção Dividir por anos. A curva é dividida por ano, tornando simples ver como o índice mudou nos últimos três a dez anos. Verifique se os valores estão dentro dos intervalos típicos, comparando-os com o que você viu no passado. Com a representação refinada da Análise de Séries Temporais de imagens de satélite, você nunca mais deixará de notar uma tendência ou anomalia. Para sua conveniência, tanto um gráfico (em formato PNG) quanto uma representação tabular dos resultados (em formato CSV) estão disponíveis para download.

Séries Temporais De Imagens De Satélite Na Prática

As séries temporais de imagens de satélite podem ser uma ferramenta poderosa para monitorar e gerenciar terras agrícolas e florestais. Eles fornecem uma riqueza de informações sobre as mudanças na vegetação e no uso da terra ao longo do tempo. Abaixo, vamos nos aprofundar em como as séries temporais de imagens de satélite podem ser usadas no mundo real.

Monitoramento Do Desmatamento Ilegal

De acordo com a ONU, a região dos Cárpatos está em grave risco devido à extração ilegal de madeira, o que exige monitoramento constante do desmatamento e esforços proativos de conservação ^{Andersen, I. (2020, November 25). The Carpathian Convention: a push to implementation. UN environment programme.}. Vamos investigar por conta própria. Encontre um local no mapa onde os efeitos do desmatamento podem ser vistos a olho nu e centralize a AOI lá.

Com a ajuda da ferramenta Análise de Séries Temporais, crie o gráfico do índice de vegetação NDVI. Usando o índice e seu gráfico que o acompanha, você pode determinar quando os níveis de biomassa na área caíram acentuadamente durante um determinado período. Desligando as curvas suaves que não mostram nenhum rebaixamento, podemos identificar o ano exato da maior queda. Selecione este ano e o próximo para plotar no gráfico.

De acordo com o gráfico, a quantidade de biomassa diminuiu drasticamente em 2004, foi baixa durante praticamente todo o ano de 2005 e depois aumentou no final do ano. Esse aumento deveu-se ao crescimento silvestre da área anteriormente cortada e pisada da floresta. Como você pode ver, essa análise de dados de satélite levou apenas alguns passos simples. Você pode usar o que aprendeu aqui para descobrir rápida e facilmente onde e quando a extração ilegal de madeira ocorreu.

Identificando Padrões E Anormalidades No Estado Da Lavoura Em Um Determinado Campo

Agora, vamos conferir o cenário para a criação de séries temporais de imagens de satélite específicas de campo. Dê uma olhada na sequência de anos durante os quais a mesma cultura foi cultivada no campo. Usando NDVI, podemos determinar certas tendências no desenvolvimento desta cultura.

Vamos focar nos anos de 2019 e 2021. A safra recorde em 2019 servirá de referência para safras futuras. O indicador do aumento da vegetação é claramente visível de fevereiro a agosto. Isso se deve ao surgimento de brotos e ao crescimento ativo da cultura durante esse período. O NDVI também aumentou acentuadamente de fevereiro a meados de junho de 2021, embora tenha havido uma queda significativa depois disso. Temperaturas anormalmente altas são a razão para essa queda do NDVI.

Então, a que tudo isso se resume? Se você comparar o crescimento de uma safra de ano para ano, você pode rapidamente detectar quaisquer discrepâncias. Como vemos no gráfico, o agricultor conseguiu encontrar a origem do problema e corrigi-lo usando a Análise de Séries Temporais e uma comparação do NDVI atual com os de anos com altas produtividades.

Determinando Até Que Ponto O Desempenho Em Campo Se Desvia Das Normas Regionais

No próximo cenário, levaremos em conta não apenas seus campos, mas também os adjacentes. Vamos usar mapas NDVI via satélite para monitoramento de campo. Com a ajuda deles, podemos localizar áreas do campo onde parcelas individuais têm valores de NDVI muito variados.

A questão é como determinar se esses números são a norma ou um outlier. E quão significativas são essas diferenças, se elas de fato existem? Para responder a essas perguntas, podemos usar a ferramenta de Análise de Séries Temporais de imagens de satélite.

Vamos pegar outros campos dentro do nosso distrito e criar gráficos do desempenho deles nos últimos três meses. A partir disso, podemos traçar algumas tendências no desenvolvimento de campos para todo o distrito. Como muitos fatores locais, como o clima, têm impacto nessas tendências e são relativamente constantes para áreas tão pequenas, é crucial tomar as medidas acima precisamente em sua região. Depois de criar gráficos em sua região, você pode salvá-los como uma tabela para comparar facilmente o desempenho de um campo com outros e dizer se o desempenho NDVI de seus campos é típico ou drasticamente diferente do usual em toda a região.

Melhorando Sua Tomada De Decisão Diária Com Séries Temporais De Dados De Satélite

A análise de séries temporais de imagens de satélite está emergindo como uma poderosa ferramenta para monitorar e entender os processos dinâmicos da Terra. Ao contrário das fotos de satélite individuais, que capturam apenas um momento, os dados de satélite de séries temporais permitem o estudo de tendências e mudanças ao longo de diferentes períodos. O tempo é uma variável essencial para pesquisadores que examinam fenômenos tão diversos como desmatamento, agricultura, mudanças climáticas, desastres naturais, mudanças na cobertura da terra e urbanização.

Graças aos avanços nos satélites de observação da Terra com recursos de imagem de alta resolução e mais constelações de satélites oferecendo taxas de revisão mais altas, pesquisadores e tomadores de decisão agora têm acesso a uma quantidade sem precedentes de dados. A inteligência artificial e os algoritmos de aprendizado de máquina também ajudaram a acelerar o exame de enormes conjuntos de dados de satélite.

Hoje, você tem a oportunidade única de realizar o monitoramento contínuo de sua área de interesse com o EOSDA LandViewer, uma ferramenta inteligente que combina as vantagens dos satélites e da IA, permitindo acumular dados diversos e tornar sua análise posterior muito mais precisa. Você pode facilmente identificar padrões, tendências e outliers em suas áreas escolhidas incorporando este software de séries temporais de imagens de satélite em sua rotina. Envie-nos um e-mail para sales@eosda.com se você estiver interessado em saber mais sobre o recurso Análise de Séries Temporais e como ele pode ajudá-lo a enfrentar os desafios diários e moldar um futuro sustentável por meio de decisões baseadas em dados.