Curso de SIMLAM em Belém - PA

Coluna | Sensoriamento remoto para iniciantes

Saudações a todos os colegas! Neste primeiro de 2014 post faremos uma breve discussão sobre os princípios básicos do Sensoriamento Remoto. 

Trata-se de uma síntese do que devemos conhecer para iniciarmos nossos trabalhos nesta área, sabendo-se que é apenas uma "iniciação" e que podemos encontrar uma discussão mais aprofundada em livros e revistas científicas especializadas, conforme verificamos nas referências utilizadas no final deste texto. Boa leitura...

O Sensoriamento Remoto pode ser entendido como um conjunto de técnicas que tem como objetivo principal a obtenção de informações sobre objetos, sem que o usuário tenha contato físico com eles (NOVO; PONZONI, 2001). Na atualidade, essas técnicas de coleta de informação, tanto com radares, quanto com sensores óticos, são ferramentas eficazes na identificação de objetos e fenômenos que ocorrem no espaço geográfico.

Assim, podemos considerar os sensores remotos como importantes ferramentas de otimização de trabalhos localizados em lugares distantes – sem contato com o pesquisador, e que podem ser utilizados em diversos trabalhos, desde aqueles relacionados ao estudos ambientais, como aqueles que se processam em ambiente urbano.

Por causa de suas propriedades e pela abrangência da região que pode ser imageada por cena, os sensores remotos são bastante utilizados quando se trata de levantamentos de dados em grandes regiões, como a Amazônica, uma vez que, dependendo da banda (faixa espectral de energia) usada, ele não apresenta dificuldades quanto a nuvens, chuvas e outros tipos de implicações, já que é importante considerar a influencia dos fatores atmosféricos na coleta das informações. 

Todavia, torna-se importante entender que os sensores captam informações presentes na energia eletromagnética, ou Radiação Eletromagnética (REM). 

Essa energia pode ser emitida por uma fonte natural (como o Sol), pelo calor de um objeto ou mesmo por um aparelho artificial, como ocorre com os radares. A figura 01 ilustra as faixas conhecidas da Radiação Eletromagnética.

Figura 01: O espectro eletromagnético. Fonte: Florenzano (2007, p. 22)

As imagens utilizadas para a elaboração de mapas temáticos, de regiões, fenômenos e objetos na superfície terrestre, podem ser caracterizadas por cores e pela textura dos elementos que são identificados na imagem, de acordo com o comportamento espectral dos objetos e com a faixa espectral da REM que o sensor é capaz de captar. 

Ou seja, a imagem que será coletada pelo sensor é fruto da interação da energia com os componentes físico-quimicos presentes nos objetos imageados, que são caracterizados pelo que se conhece como a assinatura espectral, que é específica de um objeto ou elemento que está na superfície da Terra. 

Assim, a vegetação tem um comportamento que difere do solo exposto, da água e das obras humanas, pois os componentes de cada um desses elementos são diferenciados, como vemos na figura 02 abaixo.

Figura 02: Composição colorida Verdadeira-Cor / Sensor TM/LANDSAT para a região de Belém. Fonte: Imagem obtida do site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (http://www.inpe.br/).
Nesse sentido, todas as células do formato matricial possuem uma única referência espacial – coordenadas, específica, e assim, cada célula é acessada individualmente por meio de suas coordenadas, o que demonstra que cada objeto possui um “valor de reflectância” específico (resolução espectral). 

E que o tamanho das células no formato matricial influencia a resolução espacial da representação dos objetos na imagem, que terão resoluções espaciais maiores aquelas imagens com células menores, pois os objetos identificados são menores, e vice-versa (figura 03).

 
Figura 03: Diferentes resoluções espaciais de imagens. Fonte: Câmara, Davis e Monteiro (2001, p. 23).
Assim, para enfatizar as características da representação decorrente do sensoriamento remoto, novamente é importante lembrar que cada célula no formato matricial tem um valor particular, de acordo com o comportamento espectral do objeto no espaço geográfico – sua interação com a luz. 

Essas células ou “pixels” (abreviação de Picture Element) podem ser considerados como os menores elementos representados em uma imagem, cada um com um valor de acordo com o comportamento espectral do objeto em evidência, e a agregação de todos os pixels forma uma imagem inteira, como a da figura 04, cujo conjunto de pixels é interpretado pelo computador e apresenta os objetos no espaço geográfico de acordo com seus comportamentos e características físico-químicas da interação com a luz (SILVA, 2013).
Figura 04: (a) imagem digital com grupo de pixels selecionados; (b) zoom da janela de 9x9 pixels; (c) valor dos contadores digitais da função f (x, y). Fonte: Site (2013)
Basicamente, a obtenção das imagens de sensoriamento remoto pode se feita por meio de dois tipos de sensores, os sensores passivos – que não emitem energia, apenas recebem a energia que foi emitida ou refletida dos objetos (figura 05), e que geram imagens na faixa espectral do visível (por isso coloridas); e os sensores ativos, que emitem e recebem energia eletromagnética, geram informações na faixa espectral das ondas de rádio (por isso monocromáticas).
Figura 05: – Esquema para ilustrar um sensor passivo (A) e um sensor ativo (B). Fonte: Moreira (2001, p. 05)
Os sensores ativos, diferente dos sensores passivos, não dependem da luz do sol para gerar uma imagem, daí sua nomenclatura. Esse tipo de sensor tem uma forma de obtenção de dados bastante característica, que se dá através de pulsos eletromagnéticos enviados pelo sensor à superfície da Terra, tendo como retorno “ecos” que chegam ao aparelho emissor na mesma velocidade. 

Dentre os parâmetros para geração da imagem, os mais importantes são a distância em relação à antena e a intensidade do eco (energia refletida), pois é a partir desses parâmetros que será produzida a imagem.

O procedimento para a coleta de imagens de sensoriamento remoto se dá a partir da coleta das informações em plataformas diferentes, caracterizadas de acordo com o interesse do usuário. 

Podemos coletar informações em três níveis: 


  1. Nível terrestre, em que os sistemas sensores podem ser instalados em mastros, topo de prédios, montanhas, barcos, bóias ou fixados dentro de laboratórios; 
  2. Nível sub-orbital, caracterizado geralmente, pela plataforma de coleta de dados em aviões, balões, helicópteros, ou em Veículos Aéreos Não-Transportados (VANT’s); e
  3. No nível orbital, onde se empregam os satélites como plataforma (MOREIRA, 2001), como vemos na figura 06 abaixo.
Desse modo, nem todas as imagens de sensores remotos podem ser chamadas de “imagens de satélite”, já que essa generalização é incorreta, pois a plataforma de coleta das imagens trabalhadas pode ser outra, que não um satélite, como por exemplo, terrestre ou sub-orbital.

Figura 06: Níveis de coleta da energia refletida e/ou emitida pelos alvos na superfície da Terra. Fonte: Adaptado de Moreira (2001, p. 13).

O uso das imagens de sensores remotos é bastante amplo, pois aliado ao trabalho de campo, essa tecnologia pode servir para a análise do uso e ocupação do solo, estudos ambientais, pesqueiros, na detecção de incêndios, entre outros. 

É importante mencionar o trabalho desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), que vem ao longo dos anos desenvolvendo diversos softwares e metodologias de análise de imagens de sensores remotos, contribuindo de maneira eficiente para a otimização no uso desse tipo de imagens.

As imagens desenvolvidas a partir de sistemas de sensoriamento remoto incluem:

  • a resolução geométrica (diretamente relacionada à escala); 
  • a resolução espectral (que é função da faixa de energia eletromagnética na qual o sistema opera); 
  • a resolução radiométrica (razão de contraste relacionada aos níveis de cinza do sistema).
Por isto nenhum objeto pode ser reproduzido como realmente o é, considerando-se que suas características são o resultado de uma média ponderada dos níveis de energia contidos nos pixels que formam a imagem do sensor e; a resolução temporal, que 
"(...) refere-se à frequência que o sensor revisita uma área e obtém imagens periódicas ao longo de sua vida útil" (MENESES, 2012, p. 31), isto é, referente ao tempo que o sensor coleta informações novamente da mesma região. 

Por essas e outras características apresentadas no decorrer deste texto, representar objetos com base nesse sistema é diferente de produzir mapas no formato vetorial (ponto, linha e polígono), pois neste último as informações são mais precisas e definidas, visto que seus limites e sua localização são mais exatos do que no formato matricial.

Com isso, espero ter ajudado aos iniciantes no descobrimento de novos conceitos, ferramentas e categorias. 

Até a próxima...

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CÂMARA, G; DAVIS, C; MONTEIRO, A. Introdução à ciência da geoinformação. São José dos Campos: INPE, 2001. Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/introd/. Acessado em: 12/12/2013.

FLORENZANO, T. G. Os Satélites e Suas Aplicações. São Paulo: SindCT. 2008.  Disponível em: http://media.wix.com/ugd/052a5c_3a69e960a2e1725d842a0e0e3069c639.pdf. Acessado em: 12/12/2013.

MOREIRA, M. A. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE, 2001.

MENESES, P. R. Princípios de sensoriamento remoto. In.: MENESES, P. R. e ALMEIDA, T. Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UNB, 2012, p. 01-33.

NOVO, E. M. L. M; PONZONI, F.J. Introdução ao Sensoriamento Remoto. São. José dos Campos, SP: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE, 2001

SITE. Centro estadual de pesquisas em sensoriamento remoto e meteorologia. Estrutura das imagens de SR. Disponível em: http://www.ufrgs.br/engcart/PDASR/estrim.html. Acesso em: 20 de novembro de 2013.
SILVA, C. N. A representação espacial e a linguagem cartográfica. Belém: GAPTA/UFPA, 2013.