Introdução ao sensoriamento remoto

Este é um post convidado, escrito por Iorrana Figueiredo, geógrafa pela UESC e atualmente mestranda na UFV. Sabem aquelas pessoas que estando na graduação parecem já terem terminado um mestrado, de tanto que entendem de um assunto e de tanto que tomam iniciativa? É tipo ela :-) Bem feliz por ela ter escrito pro anotherecoblog!

Antes de iniciar, gostaria de agradecer ao Pavel pelo convite em publicar em seu blog, fico lisonjeada em poder contribuir e poder falar um pouco sobre um assunto que tem sido a minha área de estudo desde o início da minha graduação. Sou Geógrafa, formada pela Universidade Estadual de Santa Cruz – Bahia, e atualmente estou cursando o mestrado em Solos e Nutrição de Plantas, na Universidade Federal de Viçosa – Minas Gerais, com o enfoque em Gênese e Classificação de Solos e Pedometria.

Bom, pretendo trazer um apanhado de como o Sensoriamento Remoto (SR) vem sendo aplicado nas diversas áreas das ciências, principalmente na área da ecologia e afins. O SR, para quem não sabe, é uma ciência que tem se desenvolvido grandemente com o avanço das tecnologias de detecção de dados a longa distância e das técnicas de processamento de dados para a geração de informações. Bom, talvez não tenha ficado claro, mas no decorrer do texto, vocês entenderão melhor.

O início dessa ciência remonta ao século XVIII, quando câmeras eram acopladas em balões para registro de fotografias aéreas da superfície terrestre, e o seu desenvolvimento foi acelerado na era espacial, em que as câmeras passaram a ser acopladas em aviões, depois em satélites e, mais recentemente, em Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANT), a fim de se obter informações cada vez mais detalhadas.

Assim, de maneira simplificada, poderíamos considerar o ato de tirar uma fotografia com uma câmera digital como uma forma de SR; o tratamento dessa fotografia por meio de técnicas de edição de imagens, aplicação de filtros, etc. como o processamento da imagem; e o ato de interpretação da imagem, de seu conteúdo, como a etapa de obtenção de informações.

Mas qual o fundamento básico do SR? Para entendermos o processo de SR é preciso antes conhecermos a radiação eletromagnética (REM). A REM é a luz/energia emitida pelo Sol e por outros corpos luminosos e se comporta tanto como onda (modelo ondulatório) quanto como partícula (modelo corpuscular) e que apresenta tanto um campo elétrico quanto um campo magnético. Considerando o modelo ondulatório da REM, entende-se que ela pode apresentar comprimentos e frequências diferentes, sendo que quanto maior o comprimento da onda, menor a sua frequência, e vice-versa (figura 1).

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Figura 1: Direção da propagação da REM na forma de onda, em função das oscilações dos campos elétrico e magnético. Fonte: MENESES, P. R.; ALMEIDA, T. de. (Org). Processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UNB e CNPQ, 2012. p. 138-153.

Ao interagir com os objetos da superfície terrestre, a REM pode ser refletida, absorvida ou refratada. Uma imagem de satélite nada mais é do que um registro da intensidade com que um objeto reflete a REM, em função do comprimento de onda e da textura da superfície do objeto. Assim, a depender destas condições tal objeto estará refletindo a REM em uma determinada faixa do espectro eletromagnético, que corresponderá a uma determinada cor. Por exemplo: a vegetação apresenta alta reflectância (medida da relação da luz refletida pela luz incidente) na faixa do infravermelho próximo, a qual é captada pelos sensores remotos, porém não é possível de ser captada pelos nossos olhos, por isso enxergamos a vegetação na cor verde, que é a faixa de maior reflectância da vegetação dentro da faixa do visível (faixa de luz correspondente à capacidade do olho humano) (figura 2).

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Figura 2: Espectro eletromagnético da REM. Fonte: Só Física. Cor e frequência. Virtuous Tecnologia da Informação, 2008-2019. Acesso em: 19/09/2019. Disponível em: http://www.sofisica.com.br/conteudos/Otica/Refracaodaluz/cor_e_frequencia.php

Diante disso, podemos dizer que o SR revolucionou a forma como nós enxergamos a nós mesmos, tendo implicações na maneira de governar, de comercializar, de plantar, de construir e de fazer ciência, uma vez que tornou possível conhecer melhor a superfície terrestre (e até a subsuperfície) desde a escala local até a global.

O SR tem sido aplicado amplamente, por exemplo, na hidrografia, para estudos sobre monitoramento da qualidade da água, de inundações e água subterrânea; na geologia, em estudo da geologia tectônica, desastres geológicos e engenharia geológica; na ciência do solo e agronomia, para o monitoramento da umidade do solo e mapeamento da fertilidade do solo; na ecologia, para os estudos voltados à perda e fragmentação de hábitat; dentre muitos outros usos.

Na minha opinião, a maior aplicação do SR está no que se refere à vegetação, por exemplo, em estudos de monitoramento do desmatamento, da produção primária florestal, da estrutura de dosséis, etc. Uma técnica bastante utilizada para se trabalhar com vegetação são os Índices de Vegetação, sendo o NDVI (Normallized Difference Vegetation Index) o mais conhecido e aplicado, por ser simples, fácil de se obter e apresentar resultados eficazes na discriminação da vegetação nas imagens de satélite.

O NDVI é um tipo de índice espectral, técnica utilizada em SR a fim de discriminar alvos de interesse nas imagens de satélite em detrimento de outros. Assim, existem índices voltados para a discriminação de corpos hídricos, nuvens, sombras, neve, gelo, áreas urbanas/antropizadas, áreas queimadas, dentre outros. Essa técnica é muito válida em mapeamentos do uso da terra, por exemplo, pois possibilita a diferenciação entre os alvos na imagem, permitindo sua quantificação/mediação mais precisa em termos de área e facilitando, assim, no monitoramento da vegetação, de áreas queimadas, da expansão urbana, do avanço e retração de geleiras, de inundações, etc.

Além dos índices espectrais, técnicas mais voltadas para a discriminação de alvos, outra técnica bastante utilizada em SR é a de classificação de imagens. Diria que aqui culmina grande interesse de muitas áreas em que o SR utilizado: classificar para mapear, monitorar, quantificar etc. A classificação de imagens, como já citei anteriormente, corresponde à técnica de agrupar aquilo que é parecido na imagem, em termos de similaridade espectral, e atribuir uma classe. A classificação facilita a interpretação das imagens e, a partir dela, muitas informações podem ser inferidas. Por exemplo, em estudos sobre queimadas, é possível identificar, não apenas se uma determinada área foi queimada, mas também a intensidade e até a forma de propagação do fogo, com base em análises espectrais mais acuradas realizada por algoritmos específicos.

A classificação de imagens é fruto da fotointerpretação de fotografias aéreas, técnica em que a/o analista/intérprete era a figura central para a obtenção de informações. Na classificação de imagens, a/o analista continua sendo fundamental para a extração de informações, porém, com o auxílio computacional de algoritmos matemáticos, a interpretação das imagens e fotografias passou a ser automatizada e, portanto, facilmente reproduzida, diminuindo a subjetividade, parcialidade e ambiguidade da interpretação do analista.

Atualmente, os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) têm revolucionado o SR de tal forma que agora é possível obter imagens da superfície terrestre em um nível de detalhe altíssimo, com imagens possuindo, por exemplo, resolução de aproximadamente 10 cm, permitindo a geração de mapas na escala de 1:500. Isso tem aberto um grande leque de novas possibilidades de aplicação do SR nos diversos campos da ciência e diversos setores da sociedade.

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