O que é sensoriamento remoto?

O sensoriamento remoto é a ciência de obter as propriedades físicas de uma área sem estar lá.

Ele permite que os usuários capturem, visualizem e analisem objetos e recursos na superfície da Terra.

Ao coletar imagens, podemos classificá-las em cobertura do solo.

ÍNDICE

Capítulo 1. Tipos de Sensor

O sensoriamento remoto usa um sensor para capturar uma imagem. Por exemplo, aviões, satélites e UAVs têm plataformas especializadas que transportam sensores.

O diagrama abaixo mostra as principais tecnologias de sensoriamento remoto e suas altitudes típicas.

TIPOS DE SENSORES

Cada tipo de sensor tem suas próprias vantagens e desvantagens. Quando você deseja capturar imagens, deve considerar fatores como restrições de voo , resolução da imagem e cobertura .

Por exemplo, os satélites capturam dados em escala global. Mas os drones são mais adequados para voar em áreas pequenas. Finalmente, aviões e helicópteros ocupam o meio-termo.

RESOLUÇÃO DE IMAGEM

Para observação da Terra, você também deve considerar a resolução da imagem . O sensoriamento remoto divide a resolução da imagem em três tipos diferentes:

• Resolução espacial
• Resolução espectral
• Resolução temporária

RESOLUÇÃO ESPACIAL

A resolução espacial é o detalhe em pixels de uma imagem. Alta resolução espacial significa mais detalhes e menor tamanho de pixel. Considerando que, resolução espacial mais baixa significa menos detalhes e tamanho de pixel maior.

Normalmente, drones como DJI capturam imagens com uma das mais altas resoluções espaciais. Mesmo que os satélites sejam os mais altos na atmosfera, eles são capazes de tamanhos de pixel de 50 cm ou mais.

LEIA MAIS: Imagens de satélite DigitalGlobe: Worldview, GeoEye e IKONOS

RESOLUÇÃO ESPECTRAL

Resolução espectral é a quantidade de detalhes espectrais em uma banda. A alta resolução espectral significa que suas bandas são mais estreitas. Considerando que a resolução espectral baixa tem bandas mais amplas cobrindo mais do espectro.

RESOLUÇÃO TEMPORÁRIA

Resolução temporal é o tempo que leva para um satélite completar uma órbita completa. UAVs, aviões e helicópteros são completamente flexíveis. Mas os satélites orbitam a Terra em trajetórias definidas.

Os satélites do sistema de posição global estão em órbita terrestre média (MEO). Como eles seguem um caminho orbital contínuo, os tempos de revisita são consistentes. Isso significa que nosso receptor GPS quase sempre pode atingir 3 satélites ou mais para alta precisão.

LEIA MAIS: Trilateração vs Triangulação – Como funcionam os receptores GPS

TIPOS DE ÓRBITAS

Os três tipos de órbitas são:

• As órbitas geoestacionárias correspondem à taxa de rotação da Terra.
• As órbitas síncronas do Sol mantêm o ângulo da luz solar na superfície da Terra o mais consistente possível.
• As órbitas polares passam acima ou quase acima de ambos os pólos da Terra.

É a altura do satélite acima da superfície da Terra que determina o tempo que leva para uma órbita completa. Se um satélite tem uma altitude maior, o período orbital aumenta.

Classificamos as órbitas por sua altitude:

• Órbita terrestre baixa (LEO)
• Órbita Terrestre Média (MEO)
• Órbita da Terra Alta (HEO)

Freqüentemente, encontramos o clima, as comunicações e os satélites de vigilância em órbita alta da Terra. Mas o CubeSats, a ISS e outros satélites estão frequentemente em órbita baixa da Terra.

Capítulo 2. Tipos de Sensoriamento Remoto

Os dois tipos de sensores de sensoriamento remoto são:

• Sensores passivos
• Sensores ativos

SENSORES ATIVOS

A principal diferença entre os sensores ativos é que esse tipo de sensor ilumina seu alvo. Então, os sensores ativos medem a luz refletida. Por exemplo, Radarsat-2 é um sensor ativo que usa radar de abertura sintética.

Imagine o flash de uma câmera. Ele ilumina seu alvo. Em seguida, ele captura a luz de retorno. Este é o mesmo princípio de como os sensores ativos funcionam.

SENSORES PASSIVOS

Sensores passivos medem a luz refletida emitida pelo sol . Quando a luz do sol reflete na superfície da Terra, os sensores passivos capturam essa luz.

Por exemplo, Landsat e Sentinel são sensores passivos. Eles capturam imagens detectando a luz solar refletida no espectro eletromagnético.

Capítulo 3. O Espectro Eletromagnético

O espectro eletromagnético varia de comprimentos de onda curtos (como raios X) a comprimentos de onda longos (como ondas de rádio).

Nossos olhos veem apenas a faixa visível (vermelho, verde e azul). Mas outros tipos de sensores podem ver além da visão humana. Em última análise, é por isso que o sensoriamento remoto é tão poderoso.

ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO

Nossos olhos são sensíveis no espectro visível (390-700 nm). Mas os engenheiros projetam sensores para capturar além desses comprimentos de onda na janela atmosférica .

Por exemplo, infravermelho próximo (NIR) está na faixa de 700-1400 nm. A vegetação reflete mais luz verde porque é assim que nossos olhos a veem. Mas é ainda mais sensível ao infravermelho próximo. É por isso que usamos índices como NDVI para classificar a vegetação.

BANDAS ESPECTRAIS

Classificamos cada região espectral com base em sua frequência (v) ou comprimento de onda. Existem dois tipos de imagens para sensores passivos:

• Imagens multiespectrais
• Imagens hiperespectrais

A principal diferença entre multiespectral e hiperespectral é o número de bandas e quão estreitas elas são . Imagens hiperespectrais têm centenas de bandas estreitas, imagens multiespectrais consistem em 3 a 10 bandas mais largas.

MULTISPECTRAL

Imagens multiespectrais geralmente se referem a 3 a 10 bandas . Por exemplo, o Landsat-8 produz 11 imagens separadas para cada cena.

• Aerossol costeiro (0,43-0,45 um)
• Azul (0,45-0,51 um)
• Verde (0,53-0,59 um)
• Vermelho (0,64-0,67 um)
• NIR infravermelho próximo (0,85-0,88 um)
• Infravermelho de onda curta SWIR 1 (1,57-1,65 um)
• Infravermelho de onda curta SWIR 2 (2,11-2,29 um)
• Pancromático (0,50-0,68 um)
• Cirrus (1,36-1,38 um)
• Infravermelho térmico TIRS 1 (10,60-11,19 um)
• Infravermelho térmico TIRS 2 (11,50-12,51 um)

HIPERSPECTRAL

Imagens hiperespectrais têm bandas muito mais estreitas (10-20 nm). Uma imagem hiperespectral possui centenas de milhares de bandas .

Por exemplo, Hyperion (parte do satélite EO-1) produz 220 bandas espectrais (0,4-2,5 um).

Capítulo 4. Classificação de Imagem

Quando você examina uma foto e tenta extrair recursos e características dela, este é o ato de usar a interpretação da imagem . Usamos interpretação de imagens em ambientes florestais, militares e urbanos.

Podemos interpretar características porque todos os objetos têm sua própria composição química única. No sensoriamento remoto, distinguimos essas diferenças pela obtenção de sua assinatura espectral .

ASSINATURAS ESPECTRAIS

Na indústria de mineração, existem mais de 4.000 minerais naturais na Terra. Cada mineral tem sua própria composição química que o torna diferente dos outros.

É a composição química dos objetos que impulsiona sua assinatura espectral. Você pode classificar cada mineral porque ele tem sua própria assinatura espectral única. Quando você tem mais bandas espectrais, isso dá maior potencial na classificação da imagem .

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM

Quando você atribui classes a recursos no terreno, este é o processo de classificação de imagens .

Os três métodos principais para classificar imagens são:

• Classificação supervisionada
• Classificação não supervisionada
• Análise de imagem baseada em objeto

O objetivo da classificação de imagens é produzir o uso / cobertura do solo. Usando software de sensoriamento remoto , é assim que classificamos água, pântanos, árvores e áreas urbanas na cobertura do solo.

Capítulo 5. Aplicativos e usos

Existem centenas de aplicações de sensoriamento remoto . Da previsão do tempo ao GPS, são os satélites espaciais que nos monitoram, protegem e nos orientam em nossas vidas diárias.

PROBLEMAS LOCAIS

Normalmente, usamos UAVs, helicópteros e aviões para questões locais. Mas os satélites também podem ser úteis para áreas de estudo locais.

Aqui estão algumas das tecnologias de sensor comuns:

• Detecção de luz e alcance (LiDAR)
• Alcance de navegação sonora (Sonar)
• Radiômetros e espectrômetros

Usamos Light Detection and Ranging (LiDAR) e o sonar é ideal para a construção de modelos topográficos. Mas a principal diferença entre os dois é “onde”. Enquanto o LiDAR é mais adequado para o solo, o Sonar funciona melhor embaixo d’água.

Usando essas tecnologias, construímos modelos digitais de elevação . Usando esses modelos topográficos, podemos prever o risco de inundação, sítios arqueológicos e delinear bacias hidrográficas (para citar alguns).

ASSUNTOS GLOBAIS

À medida que o mundo se torna mais globalizado, estamos apenas começando a ver a proliferação do sensoriamento remoto. Por exemplo, os satélites lidam com problemas, incluindo:

• Navegando com sistemas de posicionamento global
• Monitoramento de mudanças climáticas
• Vigilância ártica

As informações de satélite são de fundamental importância se quisermos resolver alguns dos maiores desafios de nosso tempo. Considerando todas as coisas, é um campo em expansão alcançando novas alturas.

Para questões como mudanças climáticas, recursos naturais, gestão de desastres e meio ambiente, o sensoriamento remoto fornece uma riqueza de informações em escala global.

Fonte: https://gisgeography.com/remote-sensing-earth-observation-guide/