Imagens de Satélite E Combinações de Banda Espectral

Bandas espectrais no sensoriamento remoto

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:

• A banda costeira foi concebida para realçar água pouco profunda, medindo mudanças na cor dos oceanos e detectando partículas finas de aerossol na atmosfera.
• As bandas Vermelha, Verde e Azul cobrem o intervalo dos 400 – 700 nanômetros, o que corresponde ao espectro visível. É utilizada em combinação com outras bandas espectrais para visualizar o que normalmente não consegue se ver.
• Vermelho + Verde + Azul juntas formam uma banda pancromática, que significa “todas as cores”. Uma imagem pancromática geralmente se apresenta a preto e branco e tem uma resolução espacial mais alta em comparação com a maioria das outras bandas. Assim, a combinação de uma pancromática com qualquer outra banda espectral torna a imagem composta final “mais nítida”, destacando mais detalhes.
• Os comprimentos de onda quase infravermelhos (NIR) estão imediatamente além da banda vermelha visível e refletem-se nas folhas e na copa das plantas saudáveis muito mais fortes do que nas bandas azul, verde e vermelha. A banda NIR é ideal para monitorar plantas e contrastar as massas de água contra os elementos circundantes.
• As imagens tiradas na banda Cirrus revelam nuvens de alta altitude que são invisíveis na maioria das outras bandas.
• Usando a banda LWIR (representa a região infravermelha de onda longa, entre 8 e 14 microns), podemos detectar o calor radiante emitido por superfícies terrestres e aquáticas. Isto significa que podemos medir a temperatura destas superfícies. As duas bandas espectrais do Landsat-8 encontram-se na região de infravermelhos de onda longa, o que permite a este satélite medir temperaturas.
  Estas duas bandas são:
  Banda 10 – Infravermelho Térmico (TIRS) 1 (10,6 – 11,19 mícrons)
  Banda 11 – Infravermelho térmico (TIRS) 2 (11,50 – 12,51 mícrons)

Combinações de bandas espectrais

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.

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Outras técnicas analíticas avançadas são utilizadas para extrair ainda mais dados de imagens de satélite em diferentes bandas de satélite:

• uma classificação de imagens de aprendizagem automática é utilizada para criar novas categorias semelhantes a mapas;
• imagens da mesma área de interesse em momentos diferentes podem ser comparadas para detectar alterações;
• a elevação de um determinado ponto num mapa pode ser calculada comparando imagens da área de interesse, mas tiradas em ângulos diferentes e assim sucessivamente.

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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