Imagens de Satélite, Métodos de Interpretação
- Blog da CPE
- 17 de set. de 2024
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A interpretação de imagens de satélite é uma técnica fundamental na cartografia, na análise ambiental, na gestão de recursos naturais, na agricultura de precisão, na monitorização urbana, entre outras áreas. As imagens de satélite fornecem informações visuais e espectrais detalhadas da superfície terrestre, que podem ser analisadas para extrair dados valiosos sobre o uso do solo, cobertura vegetal, características geológicas, hidrológicas, e muito mais.
Vários métodos são utilizados para interpretar essas imagens, cada um adequado para diferentes tipos de análise e objetivos específicos.
Interpretação Visual das Imagens de Satélite
A interpretação visual é o método mais tradicional e envolve a análise direta das imagens de satélite por um analista humano.
Este método depende do conhecimento e da experiência do intérprete para identificar e classificar características com base em atributos visuais. Por exemplo: cor, textura, forma, tamanho, padrão e sombreamento.
Cor: Diferentes objetos refletem diferentes comprimentos de onda da luz, resultando em cores distintas nas imagens. Por exemplo, a vegetação saudável geralmente aparece em tons de verde, enquanto áreas urbanas podem aparecer em cinza ou branco.
Textura: Refere-se à suavidade ou aspereza da superfície e pode ajudar a distinguir entre tipos de vegetação ou estruturas urbanas.
Forma e Padrão: A forma dos objetos (como campos agrícolas retangulares ou rios sinuosos) e os padrões repetitivos podem ajudar a identificar características específicas.
Tamanho: O tamanho dos objetos na imagem pode fornecer pistas sobre sua identidade, como grandes áreas escuras sendo corpos de água.
Este método é altamente subjetivo e depende da habilidade do analista, mas é útil para análises preliminares ou para áreas onde os padrões são conhecidos.
Classificação Supervisionada
A classificação supervisionada é um método de interpretação quantitativa em que o analista define classes de cobertura do solo com base em um conjunto de “áreas de treinamento” conhecidas na imagem.
Essas áreas de treinamento são usadas para “ensinar” um algoritmo a reconhecer diferentes tipos de cobertura do solo em toda a imagem.
Processo: O analista seleciona amostras representativas para cada classe de interesse (por exemplo, floresta, água, áreas urbanas) e o algoritmo analisa as características espectrais dessas amostras. Em seguida, o algoritmo aplica essas características para classificar cada pixel na imagem em uma das classes definidas.
Vantagens: Permite a utilização de conhecimento especializado para melhorar a precisão da classificação. Assim, sendo eficaz quando o analista tem um bom conhecimento das características da área de estudo.
Limitações: Requer conhecimento prévio da área para definir as áreas de treinamento e pode ser limitado pela qualidade e representatividade dessas áreas.
Classificação Não Supervisionada
A classificação não supervisionada é um método automático em que o algoritmo agrupa os pixels com base em suas características espectrais. Em outras palavras sem a necessidade de áreas de treinamento definidas pelo analista.
Processo: Algoritmos de agrupamento, como o K-means ou ISODATA, são usados para dividir a imagem em grupos espectralmente semelhantes (clusters). Cada grupo é então atribuído a uma classe com base em suas características espectrais.
Vantagens: Útil quando há pouca ou nenhuma informação prévia disponível sobre a área de estudo. Pode revelar padrões ou classes inesperadas que não foram considerados inicialmente.
Limitações: Menor controle sobre o resultado final. O analista deve posteriormente interpretar e rotular as classes resultantes, o que pode ser subjetivo e menos preciso.
Os índices espectrais são combinações matemáticas de diferentes bandas espectrais de uma imagem de satélite, dessa forma, projetadas para destacar características específicas da superfície terrestre.
Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI): Em resumo, utiliza-se as bandas do vermelho e do infravermelho próximo para medir a quantidade e a saúde da vegetação. Valores altos de NDVI indicam vegetação densa e saudável.
Índice de Umidade do Solo (NDWI): Usa as bandas do infravermelho próximo e do infravermelho de ondas curtas para destacar a presença de umidade no solo e corpos d’água.
Índice de Áreas Queimadas (BAI): Destaca áreas queimadas usando combinações de bandas sensíveis à presença de cinzas e carvão.
Em resumo, esses índices são úteis para aplicações específicas, como monitoramento de vegetação, detecção de mudanças ambientais, ou análise de umidade do solo.
Análise de Séries Temporais
A análise de séries temporais envolve a interpretação de imagens de satélite. Dessa forma, são adquiridas ao longo do tempo para detectar mudanças e tendências na superfície terrestre.
Processo: Analisar uma série de imagens adquiridas em diferentes datas para identificar mudanças sazonais, crescimento urbano, desmatamento, entre outras.
Aplicações: Monitoramento do desmatamento, mudanças na cobertura de neve, crescimento urbano e detecção de desastres naturais, por exemplo: inundações ou incêndios.
Ferramentas: Softwares como o Google Earth Engine permitem a análise eficiente de séries temporais com grandes volumes de dados.
Análise Baseada em Objetos (OBIA)
A Análise Baseada em Objetos (OBIA) é um método avançado que agrupa pixels em segmentos ou objetos antes da classificação. Este método é particularmente útil para imagens de alta resolução.
Processo: A imagem é dividida em segmentos com base na similaridade espectral e espacial. Em seguida, esses segmentos são classificados usando técnicas de aprendizado de máquina ou regras baseadas em conhecimento.
Vantagens: Melhora a precisão da classificação ao considerar informações contextuais e de forma. É eficaz para identificar objetos complexos como edifícios, estradas ou corpos d’água.
Limitações: Requer processamento computacional intensivo e um bom conhecimento da área para definir regras de classificação apropriadas.
Técnicas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial para Imagens de Satélite
Os avanços em aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) têm impulsionado a interpretação de imagens de satélite, dessa forma, para além dos métodos tradicionais de classificação supervisionada e não supervisionada.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Usadas para reconhecimento de padrões complexos em imagens de alta resolução. São particularmente eficazes para classificação de uso do solo e identificação de objetos.
Aprendizado Profundo: Capaz de lidar com grandes volumes de dados e extrair características complexas de imagens multiespectrais e hiperespectrais.
Aplicações: Reconhecimento de padrões de uso da terra, detecção de mudanças, monitoramento de desastres naturais, e avaliação da saúde da vegetação.
Imagens de Satélite e novas Tecnologias
Por fim, a interpretação de imagens de satélite evoluiu significativamente com o advento de novas tecnologias, softwares e métodos analíticos. Assim, a escolha do método depende dos objetivos específicos da análise, da resolução da imagem, do conhecimento da área de estudo e dos recursos disponíveis.
Com o avanço contínuo da tecnologia de satélites, inteligência artificial e aprendizado de máquina, as técnicas de interpretação de imagens de satélite continuarão a se desenvolver, proporcionando insights ainda mais profundos sobre a dinâmica da superfície terrestre.
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