Sensoriamento remoto está presente em grande parte dos projetos feitos no QGIS. Você usa imagens de satélite para mapear uso do solo, analisar áreas urbanas, acompanhar desmatamento ou estudar o clima. Mesmo assim, muitos conceitos ainda geram confusão e ideias incorretas que levam a análises fracas e decisões técnicas erradas.
Por esse motivo, este artigo esclarece mitos e verdades sobre sensoriamento remoto com foco prático. O objetivo é ajudar você a entender melhor os dados, interpretar imagens com mais segurança e aplicar esse conhecimento no QGIS.
O que é sensoriamento remoto?
Sensoriamento remoto consiste na obtenção de informações da superfície terrestre sem contato direto com o objeto mapeado. Satélites e drones, por exemplo, são equipamento utilizados para captar a energia refletida ou emitida pelos alvos.
A intensidade dessa energia é representada em dados digitais que formam as imagens raster que você analisa no QGIS. Cada pixel de um raster guarda um valor numérico que representa a resposta espectral do alvo. A resposta espectral é definida como a forma que um material reflete energia em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético.
Mitos e verdades sobre sensoriamento remoto
01 – Imagens de satélite são fotografias.
Essa ideia é comum entre quem começa no sensoriamento remoto, porém, isso é um mito. Imagens de satélite não são fotografias no sentido tradicional. Elas são registros digitais da energia refletida ou emitida pelos elementos da superfície terrestre.
Os sensores registram diferentes faixas do espectro eletromagnético, como visível e infravermelho. Cada faixa captada gera um arquivo chamado banda espectral. O conjunto dessas bandas forma as composições coloridas (RGB) que você usa no QGIS.
As cores exibidas na tela nem sempre correspondem ao que o olho humano percebe. Muitas composições usam bandas fora do espectro visível para diferenciar vegetação, água e áreas urbanas.
Os dados raster são formados por pixels com valores numéricos, esses valores permitem cálculos, classificações e análises espaciais utilizando as bandas espectrais. Por isso, as imagens de satélite são dados analíticos e não fotos comuns.
02 – Quanto melhor a resolução espacial, melhor o resultado.
Esse é um equívoco frequente no sensoriamento remoto. A qualidade da análise não depende só da resolução espacial, outros tipos de resolução influenciam diretamente o resultado.
Imagens orbitais possuem quatro tipos de resolução e você precisa considerar todas ao escolher a imagem para seu projeto.
- Resolução espacial: Indica o tamanho do pixel no terreno, ela define o nível de detalhe da imagem. Mas sozinha não garante uma boa análise.
- Resolução temporal: Mostra com que frequência o satélite revisita a mesma área. Esse fator é importante em monitoramento, análises sazonais e estudos históricos.
- Resolução espectral: Indica quantas bandas o sensor registra e quais faixas do espectro eletromagnético são captadas. Sensores com mais bandas permitem realizar composições que facilitam a diferenciação entre vegetação, solo e áreas urbanas, por exemplo.
- Resolução radiométrica: Representa a capacidade do sensor de registrar variações de energia. Quanto maior essa resolução, maior o número de níveis de cinza (bits) e maior a sensibilidade para distinguir diferenças sutis entre os alvos.
Para projetos de geoprocessamento, você deve avaliar essas resoluções antes de escolher a imagem. O dado adequado é aquele compatível com o objetivo da análise, a escala do projeto e o tipo de informação que você precisa extrair.
03 – Sensoriamento remoto substitui trabalho de campo.
Essa ideia aparece com frequência. Todavia, o sensoriamento remoto reduz custo e tempo de coleta em campo, porém, não elimina o trabalho de campo.
Dados coletados em campo servem para validação, calibração e interpretação correta das imagens. Em classificações de uso e cobertura da terra, por exemplo, pontos de referência são necessários para avaliar a acurácia dos resultados.
04 – Qualquer imagem serve para qualquer análise.
Esse é um erro comum entre iniciantes. Cada sensor tem características próprias como resolução espacial, temporal, espectral e radiométrica que mudam de um satélite para outro.
O Landsat é indicado para estudos ambientais de médio porte, enquanto Sentinel-2 funciona bem em análises urbanas e agrícolas. Já as imagens de radar são úteis em áreas com alta cobertura de nuvens.
Você precisa conhecer as características do dado antes de iniciar a análise. Essas características devem estar alinhadas ao seu objeto de estudo.
05 – Sensoriamento remoto é complexo demais para iniciantes.
A curva de aprendizado existe, porém, ela não é uma barreira. Ferramentas como o QGIS facilitam o acesso aos dados e oferecem recursos intuitivos para análise. Com conceitos básicos bem definidos, você executa tarefas como composição colorida, recorte de imagens, cálculo de NDVI e classificações simples.
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PERGUNTAS FREQUENTES FAQ
Sensoriamento remoto funciona em áreas com nuvens
R: Funciona, mas com limitações. Os sensores ópticos sofrem interferência, no entanto, os sensores de radar atravessam nuvens e são uma alternativa para estudos em áreas com alta cobertura de nuvens.
Posso usar imagens de sensoriamento remoto gratuitas no QGIS
R: Sim. Imagens dos satélites Landsat, Sentinel e outros são disponibilizadas de forma gratuita e são integradas ao QGIS por plugins.
Preciso saber programação para trabalhar com sensoriamento remoto
R: Não. Muitas análises são feitas por ferramentas nativas do QGIS. Programação ajuda em processos avançados, mas não é obrigatória.
Sensoriamento remoto serve para pequenas áreas
R: Serve, desde que a resolução espacial do dado seja compatível com o tamanho da área.
