A Análise Multitemporal permite comparar imagens de satélite obtidas em datas diferentes. Essa técnica ajuda a identificar mudanças no território ao longo do tempo, você pode avaliar crescimento urbano, desmatamento, expansão agrícola e alterações em corpos d’água.
Durante a elaboração desses estudos surgem dúvidas comuns entre usuários de Geoprocessamento:
- Qual imagem de satélite escolher para análise multitemporal no QGIS?
- Qual a diferença entre imagens Landsat e Sentinel?
- Qual satélite oferece melhor resolução espacial para análise temporal?
- Como escolher imagens de satélite adequadas para monitorar mudanças no uso do solo?
Para ajudar você a responder essas dúvidas, este artigo apresenta critérios práticos para escolher imagens de satélite em análises multitemporais. Você verá fatores que influenciam a precisão, a interpretação e a qualidade da análise.
O que é Análise Multitemporal?
Análise Multitemporal consiste na comparação de imagens capturadas em períodos distintos com objetivo de identificar mudanças espaciais. Por exemplo: comparar imagens de 2015 e 2025 para avaliar expansão urbana ou monitorar áreas desmatadas ao longo dos anos.
Critérios técnicos para escolher imagens de satélite
01 – Resolução espacial
Resolução espacial indica o tamanho do pixel no terreno. Como cada pixel representa uma área da superfície, quanto menor o seu tamanho, maior o nível de detalhe da imagem.
Em estudos urbanos a exigência é por maior resolução espacial, ou seja, imagens com pixels pequenos. Já no monitoramento ambiental regional, é possível trabalhar com imagens de menor resolução espacial, isto é, com pixels maiores.
02 – Resolução temporal
Resolução temporal, também chamada de tempo de revisita, indica o intervalo entre novas imagens do mesmo local. Intervalos menores ajudam em análises de mudanças rápidas, por exemplo a agricultura, monitoramento ambiental ou monitoramento de desastres dependem desse fator.
03 – Resolução espectral
Resolução espectral representa a quantidade de bandas registradas pelo sensor. Cada banda captura uma faixa do espectro eletromagnético como: vermelho, verde, azul e infravermelho próximo. Essas bandas permitem a elaboração das composições coloridas e cálculos de índices espectrais como NDVI que é o índice usado para avaliar vegetação.
04 – Resolução radiométrica
Resolução radiométrica indica a capacidade do sensor em registrar diferenças de energia refletida pelos alvos na superfície. Em termos simples, representa o nível de sensibilidade do satélite para captar variações de brilho na imagem.
Como escolher a imagem correta para o seu projeto?
Antes de iniciar uma Análise Multitemporal no QGIS, verifique alguns critérios técnicos da imagem de satélite. Essas dicas ajudam você a comparar diferentes opções e escolher o dado mais adequado para seu estudo.
Para iniciar faça um quadro com todas as opções de imagens de satélites disponíveis para o seu projeto. Em seguida compare os seguintes elementos:
- Objetivo da análise: Pergunte qual mudança você deseja identificar. Cada tipo de estudo exige características diferentes da imagem.
- Resolução espacial: Verifique o tamanho do pixel da imagem. Imagens de até 10 metros são indicados para estudos urbanos. As com resolução entre 10 e 30 metros, são indicadas para estudos ambientais regionais. Já as acima de 30 metros, são indicadas para análises em grandes áreas.
- Resolução temporal: Analise o intervalo entre novas imagens da mesma área. Também verifique a disponibilidade de dados históricos. Esse ponto é importante quando o objetivo é comparar imagens com muitos anos de diferença. Satélites com séries históricas longas permitem análises de mudanças ao longo de décadas.
- Resolução espectral: Observe quantas bandas espectrais o sensor possui. Também verifique se as bandas disponíveis atendem ao tipo de análise que você pretende realizar.
- Resolução radiométrica: Verifique a capacidade do sensor de registrar variações de energia refletida. Sensores com maior resolução radiométrica captam diferenças mais sutis entre superfícies. Esse fator complementa a resolução espacial e ajuda na identificação de mudanças entre imagens de datas diferentes.
- Custo-benefício: Considere a relação entre o custo da imagem e os resultados que ela pode oferecer para o seu projeto. Em muitos casos, imagens gratuitas como Landsat, Sentinel e CBERS atendem bem análises multitemporais. Imagens comerciais possuem maior nível de detalhe, mas exigem investimento maior. Avalie se o nível de precisão necessário justifica o custo do dado.
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