6.1. Introdução ao Sensoriamento Remoto por Satélites

Sensoriamento remoto é a técnica de se obter informações sem ter contato físico com o alvo. Os sensores detectam e registram a energia refletida ou emitida pelo alvo. Com base nisso, observa-se que no processo tem: a) alvo; b) sensor; c) energia; e não tão evidente, d) o meio por onde trafega a energia (atmosfera). Os dados de sensoriamento remoto possuem quatro resoluções: i) resolução espacial, ii) resolução espectral, iii) resolução temporal; e iv) resolução radiométrica. Assim, o processo de obtenção de dados para formação de uma imagem é apresentado na Figura 6.2 que coloca como exemplo um satélite (Terra) que, a fim de garantir a cobertura diária em quase todo o planeta (resolução temporal), tem o sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) que possui um campo de visada, Field of View (FOV) de 110°. Este FOV representa a largura nominal da faixa imageada, que neste caso é 2330 km. Por causa da largura da faixa imageada, do efeito de curvatura da Terra, da rotação da Terra e da velocidade angular de varredura do espelho, ocorre o efeito panorâmico e o bow-tie (borramento). No limite da largura da área imageada (swath), os pixels (resolução espacial) tem o seu tamanho aumentado a uma razão de 2 vezes na direção da linha de imageamento (along-track) e de 5 vezes na direção da linha de imageamento (across-track). Portanto, existe uma influência da geometria de visada e de iluminação na função de distribuição de refletância bidirecional (FDRB) e de como isso pode ocasionar distorções no momento da coleta de imagens [82, 83].

Representação pictórica da aquisição de dados pelo sensor MODIS-Terra e alterações da função de distribuição de refletância bidirecional em função da visada e da geometria de iluminação. Alteração das dimensões do pixel MODIS, perpendicular à órbita do satélite (across-track) e na direção da órbita do satélite (along-track), em função dos ângulos de imageamento: 0º (250 x 250 m); 15º (270 x 260 m); 30º (350 x 285 m); 45º (610 x 380 m) e 55º (1200 x 450 m)

Figura 6.2 - Representação pictórica da aquisição de dados pelo sensor MODIS-Terra e alterações da função de distribuição de refletância bidirecional em função da visada e da geometria de iluminação. Alteração das dimensões do pixel MODIS, perpendicular à órbita do satélite (across-track) e na direção da órbita do satélite (along-track), em função dos ângulos de imageamento: 0º (250 x 250 m); 15º (270 x 260 m); 30º (350 x 285 m); 45º (610 x 380 m) e 55º (1200 x 450 m).
Fonte: Adaptada de van Leeuwen et al. [82], Ju et al. [83].

Dessa maneira, são obtidas as imagens, que no contexto de geotecnologias são os dados raster. Elas podem ser armazenadas de diferentes formas. Uma delas é por meio de um arquivo, geralmente no formato GeoTIFF (mas podem ser GRIB, JPG, dentre outros). Nesse arquivo estão contidos os metadados da imagem e também os pixels de todas as bandas disponíveis naquela configuração de sensor. Assim, por exemplo, uma imagem com 200 linhas, 300 colunas e 5 bandas, estará armazenada integralmente no arquivo, e por meio de scripts será possível obter uma matriz com 5 dimensões, cada dimensão com 200 x 300 elementos. A outra forma de armazenar as imagens é através do armazenamento individual, onde um arquivo contém informações de somente uma banda espectral. Neste caso, cada arquivo possui metadados independentes, com informações sobre o sistema de referência espacial, os limites geográficos cobertos pela imagem, as dimensões da imagem em termos de linhas e colunas, a matriz de pixels, e o tipo de dados associado aos pixels da imagem. Para entender integralmente o texto acima, serão fornecidas algumas definições nos tópicos a seguir utilizando como base o seguinte material fornecido pela NASA What is Remote Sensing?.

6.1.1. Espectro eletromagnético

Todos os corpos com temperatura acima de zero kelvin (\(0 k\)) produz alguma energia eletromagnética pela vibração das partículas. Essa energia viaja em formato de ondas e possuem diferentes comprimentos de onda e frequências. A Figura 6.3 apresenta um diagrama contendo os comprimentos de onda e frequências mais conhecidos e utilizados pelos seres humanos. Em sensoriamento remoto, os comprimentos de onda mais utilizados vão da faixa do visível ao microondas.

Diagrama do espectro eletromagnético

Figura 6.3 - Diagrama do espectro eletromagnético.
Fonte: NASA.

6.1.2. Sensores Passivos e Ativos

Essa classificação está relacionada com a capacidade do sensor de utilizar o sol como fonte de iluminação (sensor passivo) ou de gerar a sua própria fonte de iluminação (sensor ativo). Os sensores passivos usualmente trabalham na com os comprimentos de onda do visível, infravermelho, infravermelho termal. Já, os sensores ativos operam nos comprimentos de onda do microondas ou utilizam a tecnologia LIDAR.

Sensor passivo versus ativo

Figura 6.4 - Sensor passivo versus ativo.
Fonte: NASA.

6.1.3. Bandas Espectrais

A resolução espectral é dada pela capacidade que o sensor tem de discriminar os comprimentos de onda e é dada pela quantidade de bandas espectrais que um sensor possui. Sensores hiperespectrais conseguem discriminar mais de 200 bandas no espectro eletromagnético, como é o caso do EnMAP com largura de banda de 1 nm a 5 nm. Os sensores multiespectrais, como é o caso do Landsat-8/OLI, conseguem discriminar em torno de 10 bandas espectrais com largura de banda em torno de 10nm ou mais. Como exemplo de bandas espectrais, é apresentado uma variação na composição colorida e falsa cor de uma cenas Landsat-8/OLI do oeste da Bahia no ano de 2015.

6.1.4. Resolução Espacial

A resolução espacial se refere à área da superfície terrestre capturada por um único pixel de uma imagem. Este parâmetro influencia a quantidade de detalhes que podem ser percebidos na imagem, como apresentado nas figuras abaixo, com imagens da região da barragem de Sobradinho. Essas imagens possuem, respectivamente, resolução espacial de 10m, 60m e 100m. Isso significa que cada pixel da imagem representa uma área de \(10 \times 10 = 100m^2\), \(3.600m^2\) e \(10.000m^2\), respectivamente.

Para reforçar o conceito de resolução espacial, relacionando com a aplicação de mapeamento de áreas agrícolas, podemos visualizar 2 glebas em 3 resoluções espaciais. As 2 glebas foram selecionadas com áreas diferentes, para que se perceba, de forma visual, quantos pixels cabem numa gleba com área relativamente pequena (14 hectares), e outra maior (200 hectares).

Embora as 3 imagens acima não sejam exatamente da mesma data, e também a imagem do CBERS-4A não apresente o canal infravermelho, mas a banda pancromática, a qual inclui uma intervalo maior de comprimentos de onda e por isso possui mais detalhes, é possível perceber que a imagem de 64m de resolução espacial apresenta limitações de mapeamento da área de 14 hectares, delimitada pelo polígono amarelo. A resolução espacial de 10m já permite observar mais detalhes dentro da área da gleba, e a imagem de 2m representa a área de forma detalhada. No caso da imagem CBERS-4A, com 2m de resolução espacial, para ser ideal no mapeamento de culturas agrícolas, precisaria ter uma taxa de revisita bem mais frequente, visto que obtém uma nova imagem da mesma área a cada 31 dias. A essa propriedade damos o nome de resolução temporal.

6.1.5. Resolução Temporal

A resolução temporal é o tempo que um sensor leva para revisitar uma localização geográfica específica. As imagens apresentadas na figura abaixo ilustram algumas revisitas do sensor Sentinel-2/MSI à cena 21LZF (grade MGRS).

A Tabela 6.1 apresenta a resolução temporal de alguns satélites/sensores muito utilizados na área geoespacial.

Tabela 6.1 - Resolução temporal de alguns satélites/sensores.
Fontes: INPE/AMAZONIA-1, INPE/CBERS, NASA, ESA.

Satélite

Sensor

Resolução Temporal

AMAZONIA-1

WFI

5 dias

CBERS-4

PAN

26 dias

CBERS-4A

WPM

31 dias

Landsat 5

TM

16 dias

Landsat 7

ETM+

16 dias

Landsat 8

OLI

16 dias

Landsat 9

OLI-2

16 dias

Sentinel 2A e 2B

MSI

05 dias

Terra/Aqua

MODIS

01 a 02 dias

6.1.6. Quantização

A quantização, ou resolução radiométrica está relacionada com a capacidade que o sensor possui de discriminar a energia observada em uma banda específica. A quantização é representada por \(L\), indica a quantidade de bits utilizados para representar a energia (radiância/refletância) observada em cada ponto imageado (pixel). Por exemplo, o satélite AMAZONIA-1 possui \(L = 10\). Nesse caso, os pixels das imagens do AMAZONIA-1 consegue discriminar \(2^{10} = 1024\) níveis de radiância/refletância entre o mínimo e máximo de energia que o sensor consegue observar. Assim, quanto maior a resolução radiométrica, mais valores estarão disponíveis para armazenar informações, proporcionando melhor discriminação até mesmo entre as menores diferenças de radiância/refletância.

6.1.7. Distribuição de Imagens - Cenas

Os produtos de imagens de cada satélite/sensor são distribuídos em cenas que mantém alguma organização do tamanho dos arquivos de imagem. Os produtos de superfície do sendor MODIS utilizam uma grade de tiles com aproximadamete 10 graus x 10 graus na linha do equador (Figura 6.5). As imagens com 250m de resolução espacial possuem cerca de 4800 x 4800 pixels.

Grade sinusoidal dos produtos de superfície do MODIS

Figura 6.5 - Grade sinusoidal dos produtos de superfície do MODIS.
Fonte: NASA.

As imagens do Landsat 5, 7, 8 e 9 utilizam uma grade donominada Worldwide Reference System-2 (WRS-2) [84]. Nessa grade as imagens são organizadas em 233 órbitas, também chamadas de paths, numerados de 001 a 233, de leste para oeste. O path 001 cruza a Linha do Equador com 64.60 graus de longitude oeste. Cada órbita é particionada em 248 linhas ou rows, com a linha 60 coicidindo com a Linha do Equador. A expressão path/row é muito comum para nos referirmos a uma determinada cena nessa grade (Figura 6.6. O arquivo ESRI Shapefile dessa grade pode ser baixado do site da USGS.

Worldwide Reference System-2

Figura 6.6 - Worldwide Reference System-2.
Fonte: USGS.

As imagens Sentinel 2/MSI são disponibilizadas em uma grade com células de 110km x 110km em UTM/WGS84 (Figura 6.7). A grade KML pode ser baixada do site da ESA.

Grade Sentinel 2 / MSI

Figura 6.7 - Grade Sentinel 2 / MSI

6.1.8. Formatos

As imagens de sensoriamento remoto são disponibilizadas nos mais diversos formatos. As imagens MODIS, por exemplo, são disponibilizadas no formato HDF4 (extensão .hdf). Já as imagens Landsat são distribuídas no formato GeoTIFF (extensão .tif). As imagens Sentinel 2/MSI são distribuídas no formato JPEG 2000 (extensão .jp2).

6.1.9. Características de Alguns Sensores com Imagens Disponibilizadas Gratuitamente

O sensor PAN (Panchromatic and Multispectral Camera) a bordo do CBERS-4 realiza o imageamento da superfície terrestre em um swath de 60km x 60km com resolução temporal de 26 dias e produz imagens de 8 bits. Já o sensor MUX (Regular Multispectral Camera) realiza o imageamento da superfície terrestre com um swath de 120km x 120km com resolução temporal de 26 dias e produz imagens de 8 bits. O sensor WFI (Wide Field Imaging Camera) realiza o imageamento da superfície terrestre em um swath de 866km x 866km. Sua órbita foi projetada para proporcionar uma alta taxa de revisita, de 5 dias, e produz imagens de 10 bits. As características das bandas espectrais desses sensores são apresentadas na Tabela 6.2.

Tabela 6.2 - Características dos sensores PAN, MUX e WFI a bordo do satélite CBERS-4.
Fonte: INPE

Sensor

Banda

Intervalo (\(\mu m\))

Resolução Espacial

Resolução Temporal

PAN

1 - PAN

0.51 - 0.85

5 metros

52 dias

2 - Green

0.52 - 0.59

10 metros

3 - Red

0.63 - 0.69

4 - NIR

0.77 - 0.89

MUX

5 - Blue

0.45 - 0.52

20 metros

26 dias

6 - Green

0.52 - 0.59

7 - Red

0.63 - 0.69

8 - NIR

0.77 - 0.89

WFI

13 - Blue

0.45 - 0.52

64 metros

5 dias

14 - Green

0.52 - 0.59

15 - Red

0.63 - 0.69

16 - NIR

0.77 - 0.89