As imagens de satélite têm muitas aplicações práticas em diversas indústrias. A tecnologia detrás dos mapas por satélite capaz de classificar o tipo de cobertura do solo, detectar mudanças ou avaliar a saúde das culturas se chama sensoriamento remoto.
Os satélites utilizam sensores remotos para obter informação sobre diversas características da superfície terrestre, incluindo a cobertura vegetal, edifícios, a superfície da água, a temperatura do ar, as elevações do solo e muitas outras características.
Os sensores remotos por satélite podem ser ajustados para detectar luz em comprimentos de onda que são invisíveis a olho nu. Cada banda espectral corresponde a um intervalo específico de comprimentos de onda que transmitem informação específica sobre uma determinada característica. A combinação de imagens do rango visível com diferentes bandas de satélite ajuda-nos a visualizar características de outro modo indetectáveis. Assim, por exemplo, na banda do infravermelho médio, o teor de umidade na vegetação, na copa das árvores e no solo é destacado na imagem. Por outro lado, para avaliar a saúde de uma planta, é melhor utilizar a banda do infravermelho próximo, uma vez que a vegetação saudável tem uma reflectância mais brilhante neste espectro.
A refletância da luz medida através de múltiplas bandas espectrais pode ser visualizada num gráfico como a chamada curva de resposta espectral. Permite ver quão brilhante é a refletância da característica ou objeto em diferentes bandas de satélite. Por exemplo, as superfícies da água refletem principalmente luz no espectro visível e muito pouco ou nada no infravermelho próximo. Num gráfico, isto apareceria como uma curva aumentando nas bandas espectrais Vermelha, Verde e Azul e caindo abruptamente ao entrar na coluna da banda quase infravermelha.
As bandas de satélite infravermelha e ultravioleta podem ser utilizadas para medir a clorofila nas plantas e rastrear os incêndios florestais, entre outras aplicações. Os sensores de radar modernos podem produzir modelos 3D completos da Terra, independentemente da cobertura das nuvens. Isto permite uma detecção mais precisa das mudanças na superfície.
Vamos analisar mais atentamente algumas das bandas de satélite mais comuns:
As bandas de satélite podem ser combinadas de múltiplas formas, dependendo do elemento que tem de ser realçado na imagem. Uma vez que os olhos humanos só conseguem ver dentro do alcance visível, a maioria das imagens são compostas por combinações das bandas Vermelha, Verde e Azul para imitar o espectro visível. Esta combinação de bandas espectrais é conhecida como a cor “verdadeira” ou “natural”.
Quando um determinado elemento da superfície necessita de ser realçado na imagem, são utilizadas bandas de satélite acima e abaixo do alcance visível. Os dados brutos são submetidos a processamento para reduzir o ruído na imagem. O resultado é a chamada imagem de cor “falsa”, que pode destacar vegetação saudável, nuvens, umidade do solo, pontos quentes e outras características. Utilizando algoritmos matemáticos especialmente concebidos para este fim, os elementos realçados também podem ser medidos para fornecer dados quantitativos. Por exemplo, podemos calcular a quantidade de umidade no solo, o teor de clorofila nas folhas e muito mais.
Para aumentar a precisão dos dados recuperados a partir de uma combinação de múltiplas bandas espectrais, pode ser aplicada à imagem uma transformação baseada num coeficiente para produzir um índice.
O NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e o EVI (Índice de Vegetação Melhorado) são índices comumente utilizados para medir o quão saudável é a vegetação. Outros índices medem o grau de gravidade da queimada, presença de certos minerais, densidade da neve, nível de estresse hídrico e muito mais. Novos índices são continuamente desenvolvidos para gerar mais conhecimento sobre o nosso planeta.
Outras técnicas analíticas avançadas são utilizadas para extrair ainda mais dados de imagens de satélite em diferentes bandas de satélite:
O resultado é um mapa (mapa de elevação, mapa do tipo de cobertura do solo, mapa de produtividade, mapa de classificação de culturas, mapa de anomalias térmicas, mapa de estresse hídrico e muitos outros tipos) que visualiza os dados de uma forma conveniente para gerar valiosos conhecimentos sobre o problema específico a ser resolvido.
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