SENSORIAMENTE REMOTO - AULA DE GEOPROCESSAMENTO

Aula sobre Sensoriamento Remoto, para aula de Geoprocessamento.

1. Geoprocessamento: Introdução ao Sensoriamento Remoto Estagiário: Natan Gomes Professora: Andréia de Almeida ________________________________________ Faculdade UnB Planaltina (FUP) 1

2. CONCEITO DE SENSORIAMENTO REMOTO Relaciona-se diretamente com cartografia, geodésia e geoprocessamento, compondo o sistema de ciência da geoinformação (Câmara et al., 2001). “(...) é o conjunto de técnicas que permite a obtenção de informações sobre a superfície da Terra sem contato direto com ela, por meio do registro e da análise da energia refletida ou emitida.” (Florenzano, 2011, p. 17) A propagação da radiação eletromagnética no espaço vazio ocorre na forma de ondas e de energia. A dualidade do comportamento da radiação eletromagnética é formulada pelo modelo ondulatório (onda) e corpuscular (energia) (Meneses e Almeida, 2012). 2

3. Por que estudar Sensoriamento Remoto? Porque ele traduz a superfície terrestre em informação científica; É a base do monitoramento ambiental e territorial; Gera dados para gestão pública, agricultura, saúde e planejamento urbano. Fontes: Florenzano (2011); Ribeiro (2017); Stein et al. (2020). Imagem: https://agenciagov.ebc.com.br/noticias/202506/brasil-promulga-protocolo-complementar-para-desenvolvimento-do-cbers-6-com-a-china 3

4. O CICLO DA INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA Fluxo conceitual: Aquisição → Processamento → Análise → Interpretação → Aplicação Cada etapa requer integração entre dados espaciais, sensores e softwares (Câmara et al., 2001; Trombeta et al., 2019). Fonte: http://www3.inpe.br/unidades/cep/atividadescep/educasere/apostila.htm 4

5. FUNDAMENTOS FÍSICOS Radiação Eletromagnética (REM): É a base de todo o sensoriamento remoto; Interage com os objetos conforme reflexão, absorção e transmissão; Cada alvo (água, solo, vegetação, área urbana) tem uma assinatura espectral específica. Fontes: Florenzano (2011); Meneses & Almeida (2012). 5

6. FUNDAMENTOS FÍSICOS Figura 1:  Faixas do espectro eletromagnético de aquisição de imagem por sensores ópticos.  Fonte:  Oliveira, 2007. 6

7. FUNDAMENTOS FÍSICOS Sensores passivos detectam radiação solar refletida ou radiação emitida pela Terra, como os sensores ópticos. Já os sensores ativos produzem e emitem a própria radiação, que é refletida e captada ( ex : radares e lasers). Fonte: https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/patrimonio-da-uniao/arquivos-anteriores-privados/programa-de-modernizacao/linha-do-tempo/02_02_ted_uff-spu_apostila_sensoriamento_2017-12-18.pdf 7

8. ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO Faixas mais utilizadas no SR: Visível (0,4–0,7 μm ): cor real Infravermelho próximo (0,7–1,3 μm ): vegetação Infravermelho termal (8–14 μm ): temperatura Micro-ondas: radar (uso em nuvens) (Meneses & Almeida, 2012) 8

9. Classificação: Orbitais: satélites ( Landsat , Sentinel, CBERS) Aerotransportados: drones e aviões Terrestres: estações fixas e móveis Fontes: Stein et al. (2020); Trombeta et al. (2019). SENSORES E PLATAFORMAS 9

10. Sensor Resolução espacial Bandas Aplicação Landsat 8 30 m 11 Estudos ambientais Sentinel-2 10–60 m 13 Uso do solo, vegetação CBERS-4 20–64 m 5 Gestão territorial SENSORES E PLATAFORMAS 10

11. Tipo Significado Impacto Espacial Tamanho do pixel Detalhamento do terreno Espectral Nº de bandas Diferenciação de materiais Radiométrica Sensibilidade Variações de energia captadas Temporal Frequência de aquisição Monitoramento de mudanças RESOLUÇÕES DAS IMAGENS Florenzano (2011); Meneses & Almeida (2012). 11 O Sentinel-2 se destaca pela alta frequência de revisita e pela resolução espacial de 10m em suas bandas mais detalhadas, superando o Landsat 8 (30m) e o CBERS-4 (20m, na câmera MUX) para análise de elementos menores. A frequência de revisita do Sentinel-2 (5 dias) também é superior à dos outros satélites (16 e 26 dias, respectivamente).

12. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS (ESPACIAL) 12

13. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS (ESPACIAL) 13

14. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS (ESPACIAL) 14

15. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS (ESPACIAL) 15

16. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS ( ESPECTRAL ) 16

17. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS ( ESPECTRAL ) 17

18. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS ( ESPECTRAL ) 18

19. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS ( RADIOMÉTRICA ) 19

20. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS ( RADIOMÉTRICA ) 20

21. RESOLUÇÕES DAS IMAGENS (TEMPORA L ) Fonte: https://www.geoaplicada.com/wp-content/uploads/2018/02/variacao_temporal_imagens_sensoriamento_remoto-1-1.jpg 21

22. FOTOINTERPRETAÇÃO Elementos de análise visual: Cor | Forma | Tamanho | Textura | Sombra | Padrão | Localização Classificação: Supervisionada: requer áreas de treinamento; Não supervisionada: agrupamento automático por similaridade. (Meneses & Almeida, 2012; Stein et al., 2020) 22

23. FOTOINTERPRETAÇÃO 23

24. FOTOINTERPRETAÇÃO 24

25. FOTOINTERPRETAÇÃO 25

26. FOTOINTERPRETAÇÃO 26

27. FOTOINTERPRETAÇÃO (ÍNDICE D VEGETAÇÃO DE DIFERENÇA NORMALIZADA) 27

28. FOTOINTERPRETAÇÃO (ÍNDICE DE VEGETAÇÃO DE DIFERENÇA NORMALIZADA) 28

29. FOTOINTERPRETAÇÃO (ÍNDICE DE VEGETAÇÃO DE DIFERENÇA NORMALIZADA) 29

30. FOTOINTERPRETAÇÃO (USO E COBERTURA DO SOLO) 30

31. DA IMAGEM À INFORMAÇÃO Imagem bruta → realce → composição colorida → classificação → mapa temático Fonte: Meneses & Almeida (2012). 31

32. APLICAÇÕES PRÁTICAS Monitoramento ambiental: desmatamento, queimadas, corpos d’água. Saúde ambiental: riscos e vulnerabilidades territoriais Planejamento urbano: expansão e uso do solo. Agricultura: mapeamento de lavouras e solos. Ribeiro (2017); Trombeta et al. (2019). 32

33. DEMONSTRAÇÃO NO GOOGLE EARTH (10–15 MIN) Abrir o Google Earth (Web ou Pro) e localizar uma área de interesse ( ex : Chapada dos Veadeiros ou o entorno de Brasília). 2. Alternar entre imagens históricas (ferramenta “Relógio”) para discutir resolução temporal . 3. Ampliar e afastar o zoom para observar a resolução espacial e a variação de detalhe. 4. Comparar ambientes distintos: área urbana, agrícola e vegetada. 5. Repare nos elementos de fotointerpretação: cor, textura, forma e padrão. Florenzano (2011); Meneses & Almeida (2012); Ribeiro (2017). 33

34. “BATALHA DOS SATÉLITES” (25 MIN) Regras: a) Cada aluno ou grupo recebe cartas com satélites. b) Um jogador define o critério (“melhor resolução temporal”). c) Todos jogam uma carta; a melhor vence. d) O vencedor da rodada acumula as cartas. Por que certos sensores são melhores para determinados usos? Trombeta et al. (2019); Stein et al. (2020). 34

35. QUESTÕES PARA REFLEXÃO Como o sensoriamento remoto pode auxiliar na gestão ambiental do DF? Qual o papel do analista em traduzir imagens em informação útil? Que limitações existem no uso de imagens orbitais? Florenzano (2011); Ribeiro (2017). 35

36. REFERÊNCIAS CÂMARA, G. D. C.; MONTEIRO, A. M.; D’ALGE, J. C. Introdução à Ciência da Geoinformação. INPE, 2001. FLORENZANO, T. G. Iniciação ao Sensoriamento Remoto. Oficina de Textos, 2011. MENESES, P. R.; ALMEIDA, T. ( Orgs .). Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. UnB/CNPq, 2012. QGIS. Manual de treinamento QGIS . 2021. RIBEIRO, H. Geoprocessamento e Saúde. Manole, 2017. STEIN, R. T. et al. Cartografia digital e sensoriamento remoto. SAGAH, 2020. TROMBETA, L. R. A. et al. Geoprocessamento. SAGAH, 2019. 36