- Vinícius Santos Pereira
Entenda o que é Sensoriamento Remoto
Sensoriamento remoto é um método que utiliza sensores para obter informações sobre um alvo sem que haja contato entre o equipamento de medição e o objeto. Para isso utilizam-se diversas tecnologias capazes de medir a energia emitida ou refletida pelos objetos, seja ela uma onda mecânica, como o som, ou onda eletromagnética, como a luz solar.
A partir disso é possível inferir diversas informações sobre a natureza e condição dos elementos imageados, como a identificação de veículos camuflados em meio à vegetação, tarefa que é muitas vezes impossível a olho nu, mas que quando se tem imagens em infravermelho torna-se mais fácil de ser executada. Outra aplicação muito conhecida são os sonares, capazes de identificar a localização, movimento e dimensões de objetos submersos, locais em que a luz não se propaga adequadamente.
Energia radiante
A grande maioria das aplicações de sensoriamento remoto explora a capacidade dos objetos de refletir ou emitir a .radiação eletromagnética (REM), utilizando equipamentos devidamente calibrados capazes de medir a intensidade dessa energia. A REM possui características muito variadas dependendo da parte do espectro que está sendo analisada, sendo dividida em bandas conforme suas propriedades.
Essas bandas se distinguem entre si por sua frequência e comprimento de onda, sendo essas duas características inversamente proporcionais, ou seja, uma banda de alta frequência possui pequeno comprimento de onda, enquanto outra com frequência muito baixa tem um comprimento de onda muito grande.
Essas duas variáveis são essenciais para caracterizar as diferentes faixas do espectro eletromagnético. As ondas mais longas e, consequentemente, com menores frequências são as ondas longas de rádio, seguidas das ondas de rádio utilizadas para comunicação, as microondas, muito utilizadas para internet e telefonia, e o infravermelho. Depois do infravermelho existe uma pequena faixa, compreendida entre 400 e 700 nm (ou 0,4 a 0,7 vezes a milionésima parte de metro) de comprimento de onda, que é a luz visível, sendo a extremidade com maior comprimento de onda correspondente ao vermelho, e a de menor comprimento correspondente ao violeta. Após a luz visível encontra-se a radiação ultravioleta, os raios X, usados em exames médicos, e os raios Gama, utilizados na produção de energia nuclear.
Porém, a REM emitida pelo sol não chega de forma uniforme na superfície terrestre, muita radiação, principalmente a ionizante, isto é, com frequências (energia) maiores do que a luz visível, é desviada pelo campo eletromagnético do planeta Terra e acaba atingindo a atmosfera com pequena ou nenhuma intensidade. Por isso a maioria dos sensores são projetados para medir a REM em bandas na região do visível e proximidades, com exceções para sensores termais que medem regiões mais distantes do infravermelho (bandas emitidas por corpos a baixa temperatura), e satélites que medem radiação na faixa das microondas (radiação residual do espaço). Essa faixa de maior intensidade, que vai desde o infravermelho até o ultravioleta, é chamada de espectro ótico e pode ser medida por câmeras, já fora desta faixa os sensores possuem outras arquiteturas.
Figura 1: Intensidade da radiação eletromagnética que atinge a superfície terrestre, nota-se que a incidência diminui até ficar nula quando se afasta da região do visível (Fonte: Auster Tecnologia).
Processo de coleta das informações
No sensoriamento remoto as possibilidades são muito variadas, indo de aplicações muito simples como a medição pontual de forma manual de uma única informação, como um termômetro infravermelho, até outras muito sofisticadas como a geração de mapas georreferenciados com a assinatura espectral completa do alvo, isto é, informações de dezenas de comprimentos de onda do espectro eletromagnético.
Os sensores empregados no sensoriamento podem ser divididos quanto à fonte da energia, sendo classificados como ativos quando a energia é emitida pelo próprio equipamento, como no caso dos radares e sonares, e passivos quando a energia é proveniente de fonte externa, como câmeras fotográficas que captam a REM que é refletida na região do visível e sensores termais que captam a energia radiante dos objetos.
O método de aquisição das informações também pode ser definido quanto ao nível de coleta das informações, ela pode ser terrestre, ou seja, em campo ou em laboratório com equipamentos manuais e montados em veículos, aéreo utilizando aeronaves remotamente pilotadas (ARPs) e aviões tripulados, a nível orbital com o emprego de satélites, e ainda usam-se balões, que podem operar tanto em nível aéreo quanto orbital.
Figura 2: Diferentes níveis de coleta das informações (Fonte: Auster Tecnologia).
Outra característica muito importante a ser considerada é a resolução das informações, que pode ser dividida em resolução espacial, temporal, radiométrica e espectral. A primeira representa o tamanho de cada ponto amostrado, que em uma imagem seria o tamanho de cada pixel, e a segunda o tempo de revisita, isto é, o tempo decorrido entre cada mapeamento. A resolução radiométrica é definida como o nível de exatidão da medida de intensidade de radiação, ou seja, se a resolução é 0,01 W/m² significa que a medição pode errar mais ou menos 0,01 W/m². Por fim, a resolução espectral é uma medida do quão bem o sensor é capaz de representar cada comprimento de onda do espectro ótico, sendo maior quanto maior for o número e menor a largura das bandas.
Sensoriamento da vegetação
Grande parte das aplicações do sensoriamento remoto é destinada à avaliação de vegetação, como reconhecer teor de clorofila, conteúdo hídrico e até mesmo biomassa das plantas. Isso é possível avaliando a assinatura espectral de um dossel, isto é, um conjunto de elementos da vegetação composto por folhas, flores, galhos, frutos, etc. Quando a REM atinge esses elementos podem ocorrer os processos de absorção e espalhamento, este último ainda pode ser dividido em reflexão ou transmissão, sendo a folha o principal elemento quando se analisam esses processos.
Figura 3: Interação da radiação solar com uma folha (Fonte: Auster Tecnologia).
Devido à maior disponibilidade de luz na faixa do visível (ver Figura 1) as plantas se adaptaram a absorver essa radiação para gerar energia através da fotossíntese, e refletir ou transmitir as outras bandas. Porém, a presença de água, que possui elevada absorbância do infravermelho, influencia a reflexão de radiação infravermelha nas folhas.
Dessa maneira, os níveis de reflectância da folha nas bandas visíveis (400 a 700 nm) são indicativos dos níveis de fotossíntese da planta, enquanto no infravermelho próximo (700 a 1300 nm) eles dizem como está a integridade da estrutura celular, e no infravermelho médio (1300 a 2600 nm) mostram o conteúdo hídrico das folhas.
Também é importante notar que o comportamento de uma folha isolada não será o mesmo que o de um dossel, pois quando se tem apenas uma camada de folhas, grande quantidade de radiação é transmitida ao solo e então absorvida. Mas quando existem mais camadas, essa radiação reage com as demais camadas e é absorvida ou refletida, o que causa um aumento da reflectância no infravermelho e redução na região da luz visível.
Figura 4: Curvas características de reflectância para diferentes camadas de folhas, nota-se como aumenta a absorção na faixa visível e aumenta a reflexão do infravermelho (Fonte: Auster Tecnologia).
Aplicações em agricultura
A partir do sensoriamento remoto da vegetação abre-se um leque de aplicações em agricultura, como medição de área cultivada, acompanhamento do desenvolvimento, identificação de falhas de plantio, prescrição de defensivos e fertilizantes em taxa variável, etc. Isso só é possível por causa das tecnologias de processamento digital de imagens e sistemas de informação geográfica (SIG ou GIS), que permitem gerar mapas com uma grande quantidade de informações, realizar análises estatísticas e aplicar algoritmos inteligentes para a tomada de decisões.
Com relação à análise espectral da plantação, já foi mostrado como os níveis de reflectância de diferentes bandas podem ser associados a determinadas características específicas das plantas, porém, é necessário quantificar essas relações. Por isso foram criados diversos índices, calculados a partir dos valores de reflectância em determinadas faixas da REM, com o intuito de encontrar variáveis que possam ser relacionadas direta, ou quase, diretamente com alguma característica que se deseja estimar.
Os índices mais conhecidos são o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), que representa o quanto a planta reflete a mais de infravermelho próximo em relação ao vermelho, e o NDRE (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada com Red Edge), que é obtido substituindo no NDVI a banda do vermelho pela do vermelho limítrofe (banda intermediária entre o vermelho e o infravermelho próximo). Ambos índices são normalizados, isto é, variam entre zero e um, e são calculados com as seguintes equações:
Dessa forma, nota-se que os índices vão atingir os valores de zero e um quando a reflectância do vermelho (ou vermelho limítrofe) for igual à do infravermelho próximo e quando ela for igual a zero, respectivamente.
O NDVI possui maior correlação com a biomassa da vegetação, enquanto o NDRE com o conteúdo de clorofila, sendo o primeiro usado mais comumente como indicador de porte e o segundo de vigor das plantas. Assim, esses índices podem ser empregados para fazer prescrições de fertilizantes, defensivos e outros insumos (como reguladores de crescimento) para diferentes culturas.
Na figura abaixo vemos três mapas usados na prescrição de fertilizante em taxa variável com sensoriamento remoto: a) mapa de clorofila, b) mapa de biomassa e c) mapa de aplicação de ureia. Nota-se que as regiões com mais clorofila e biomassa são as que recebem as menores taxas e vice-versa
Figura 5: Mapas usados na prescrição de fertilizante em taxa variável com sensoriamento remoto (Fonte: Auster Tecnologia).
Sensoriamento remoto com VANTs
As aplicações de sensoriamento remoto com imagens tiveram início juntamente com a colocação dos primeiros satélites em órbita, desde então estes têm sido a principal plataforma para coleta de dados de sensoriamento remoto. Porém, existem inúmeras aplicações que não são possíveis ou são inviáveis de serem realizadas com satélites por fatores como custo de operação, tempo de revisita, resolução espacial das imagens, presença de nuvens, etc.
Logo, a coleta de informações com aeronaves tripuladas se mostrou uma boa alternativa, pois permitia voar com uma frequência maior e a altitudes menores, aumentando o detalhamento e possibilitando voar em dias nublados. Mas esse método ainda era muito caro para diversas aplicações civis, ficando limitado a áreas muito extensas ou a serviços de alto valor agregado.
Mais recentemente, com a miniaturização dos sensores multiespectrais e aviônicos, o uso de VANTs (veículos aéreos não tripulados), mais conhecidos por drones, no sensoriamento remoto se apresentou como uma alternativa mais rápida, barata e que fornece maior detalhamento das informações.
Logo, essa tecnologia multiplicou as possíveis aplicações do sensoriamento remoto, criando novos serviços e tornando outros mais produtivos. Como exemplo, há o mapeamento de áreas experimentais, onde é necessário enorme detalhamento em áreas muito pequenas, identificação de plantas daninhas, contagem de plantas e geração de curvas de nível para arroz, que exige precisão de centímetros.
Além desses, ainda há a prescrição de nitrogênio em taxa variável, técnica capaz de trazer grandes incrementos de produtividade para diversas culturas (milho, trigo, algodão, etc.), mas que não é possível de ser realizada com amostragem de solo, tampouco com imagens de satélite (na maioria dos casos), devido ao rápido ciclo do nitrogênio no solo. Mas a Auster Tecnologia tornou esse serviço viável através de sensoriamento remoto e algoritmos inteligentes de prescrição.
Apesar das vantagens do uso de VANTs no sensoriamento remoto, a escolha por drones ou satélites não possui uma única resposta, isto vai depender de cada aplicação. Muitas vezes não há vantagens em aumentar a resolução das imagens ou mesmo ter um acompanhamento periódico da área,
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