top of page
Buscar
  • Foto do escritorBTI Technology & Intelligence

Resolução Espacial de Imagens de Satélites: tipos e usos


A resolução espacial das imagens é um dos aspectos essenciais do sensoriamento remoto. O nível de detalhe de uma imagem depende da resolução espacial do satélite utilizado. Há um equívoco comum de que mais detalhes são melhores, mas a realidade é que a quantidade de detalhes necessários varia muito dependendo do problema dado. Pesquisaremos as resoluções espaciais das imagens de satélites com a melhor resolução espacial minuciosamente para que você possa tomar uma decisão informada sobre qual é a melhor para o seu negócio.


O que é Resolução Espacial no Sensoriamento Remoto?

Para simplificar, a resolução espacial no sensoriamento remoto é do tamanho de um pixel – o menor ponto visível para o sensor. No entanto, uma pessoa não familiarizada com o tópico pode ficar confusa com essa simplificação. Na realidade, um sensor de satélite de sensoriamento remoto percebe uma imagem através de seu campo de visão instantâneo elíptico (IFOV), que é então processado em um pixel quadrado. Para ilustrar, se você olhar para uma foto com uma resolução espacial de 30m, você não será capaz de reconhecer qualquer objeto menor que 30m, e você precisará olhar para algo muito maior do que 30m para distinguir quaisquer detalhes.


Com base na distância ao objeto e nas capacidades do equipamento, o sensoriamento remoto pode ser realizado em decisões espaciais baixas, médias e altas. Por exemplo, drones voando perto do solo podem capturar imagens com resolução espacial excepcionalmente alta. Os satélites, que estão muito mais longe da Terra, podem, no entanto, tirar imagens de sensoriamento remoto de alta resolução da superfície do planeta.

Tendo em mente que a tecnologia de sensoriamento remoto está em constante desenvolvimento, a categorização em resoluções espaciais baixas, médias e altas é apenas um ponto de referência. Na década de 1980, uma resolução espacial de 60 metros por pixel no satélite Landsat da NASA era considerada relativamente alta, mas hoje é considerada extremamente baixa.


Qual é a melhor resolução espacial de um sensor de satélite?

30 cm é a melhor opção de resolução espacial disponível hoje para sensoriamento remoto usando satélites comerciais de alta decisão.


Vamos explorar alguns exemplos do mundo real de resolução espacial em sensoriamento remoto. Olhe para estas três imagens de sensoriamento remoto do Jangokh – o bairro em Tashkent, Uzbequistão, para notar a diferença de resolução espacial por si mesmo. A imagem de alta resolução espacial de 0,4 m/px da Kompsat-3A permite que você veja claramente edifícios, estradas e até carros, mas na maioria dos casos você tem que pagar por esse nível de detalhe. A visualização de fotos de baixa resolução espacial (30m/px) e média decisão (10m/px) é muito mais desfocada, mas esses dados de sensoriamento remoto são gratuitos.



Portanto, já estamos familiarizados com o contraste gritante entre fotografias de sensoriamento remoto resolução espacial de baixa e alta resolução espacial. Embora uma resolução espacial mais alta forneça detalhes mais finos, eles nem sempre são necessários para uma análise espacial precisa. Em alguns casos, uma resolução espacial média ou mesmo baixa servirá. Vamos entrar em mais profundidade sobre as várias resoluções espaciais de diferentes tipos de satélites, seus benefícios práticos e limitações.


Sensoriamento Remoto de Resolução Espacial Média e Baixa

Hoje em dia, há uma infinidade de imagens de sensoriamento remoto de baixa e média resolução espacial disponíveis, principalmente dos satélites Sentinel e Landsat. Esses dados, que se estendem por 50 anos e incluem diversas bandas espectrais, estão disponíveis publicamente gratuitamente e podem ser usados em vários contextos.


Então, quais são as desvantagens das imagens de sensoriamento remoto de baixa e média resolução espacial? Eles têm apenas uma falha significativa, que é a falta de detalhes. É necessária uma consideração mais aprofundada para ponderar essas vantagens e desvantagens.


Coleção de Imagens Gratuitas Massivas

É fácil colocar as mãos em imagens de sensoriamento remoto de baixa e média decisão graças à abundância de recursos on-line. O serviço web de dados de satélite EOSDA LandViewer, por si só, fornece acesso a oito conjuntos de dados gratuitos de observação da Terra. Esses conjuntos de dados vêm do Sentinel 2, Landsat 8 OLI e TIRS, Landsat ETM+ e MODIS. Através do uso de diferentes fontes de dados de sensoriamento remoto, os usuários podem navegar, analisar e baixar imagens recém-atualizadas com as seguintes características:

  • resoluções espaciais de 10 a 500 m/pixel;

  • período de revisita (resolução temporal) de 2 a 16 dias;

  • resolução espacial espectral de 4 a 12 bandas e a opção de criar sua configuração personalizada de combinações de bandas.

Dados de muitas Bandas Espectrais disponíveis para análise

A abundância de informações que podem ser obtidas a partir das muitas bandas espectrais e combinações delas torna as fotos de sensoriamento remoto de baixa e média resolução espacial incrivelmente úteis, apesar de sua aparente falta de detalhes. Esses dados de sensoriamento remoto incluem insights sobre uma ampla gama de objetos e suas propriedades que, de outra forma, seriam inacessíveis.


Visão Geral Histórica

Nossa riqueza atual de imagens de sensoriamento remoto de média e baixa resolução espacial é um resultado direto do projeto Landsat, que começou há mais de meio século. Ao visualizar e analisar imagens de satélite de sensoriamento remoto já em 1982 no EOSDA LandViewer, você pode obter informações valiosas sobre como seus objetos de estudo evoluíram ao longo do tempo.


Baixo Nível de Detalhe

Devido à falta de detalhes em fotos de sensoriamento remoto de baixa e média resolução espacial, você pode distinguir apenas recursos extensos, como pontes, canais ou padrões de ruas. Até mesmo o Coliseu, que é significativamente maior do que a sua casa, parecerá um ponto.


Levando em conta esses prós e contras, fica claro que resoluções espaciais médias e baixas serão suficientes para tarefas específicas que não exigem imagens de sensoriamento remoto de alta precisão. Agora, vamos falar sobre os benefícios e desvantagens do sensoriamento remoto de alta resolução espacial.


Sensoriamento Remoto de Alta Resolução Espacial

O maior benefício da alta resolução espacial versus baixa resolução espacial é o nível preciso de detalhes que ela mostra. Além disso, o sensoriamento remoto de alta resolução espacial fornece cobertura quando e onde for necessário. No entanto, imagens de maior qualidade são tipicamente mais caras e menos disponíveis para os clientes. Outra desvantagem das imagens de sensoriamento remoto de alta resolução espacial é sua pequena cobertura territorial. Vamos olhar mais de perto para os prós e contras das imagens de alta resolução espacial.


Alto Nível De Detalhe

A fotografia de sensoriamento remoto de alta resolução espacial tem o benefício aparente de revelar detalhes mais finos, como árvores individuais, veículos, edifícios e muito mais. No EOSDA LandViewer, você pode escolher entre oito conjuntos de dados de satélites com as maiores resoluções espaciais, variando de 5 metros (SPOT 5) a 40 centímetros (Kompsat-3A).


Cobertura Sob Demanda de qualquer local a qualquer momento

Com a ajuda de satélites comerciais modernos, o sensoriamento remoto em um local específico em um determinado momento agora é possível. Os satélites de alta resolução espacial podem ser encarregados se os dados de sensoriamento remoto de que você precisa não estiverem prontamente disponíveis no banco de dados de satélites do governo seguindo os caminhos permitidos.


A EOS SAT, uma constelação de satélites cujo primeiro satélite está programado para lançamento muito em breve, pode fornecer uma visão do site do cliente em tarefas a cada dois dias. Permitirá estudar fatores naturais e antropogênicos que são difíceis de avaliar a partir do solo e permitir a resposta mais rápida possível a mudanças e mitigação de desastres.


Alto Custo

Os dados de satélites de alta resolução espacial vêm com um preço alto por causa dos sofisticados sensores  necessários para capturar imagens utilizáveis de sensoriamento remoto. Fotos de sensoriamento remoto de alta decisão podem ser obtidas a um custo reduzido através de sistemas de revenda como o EOSDA LandViewer, que cobra apenas dos clientes a parte da imagem que se enquadra em sua Área de Interesse (AOI). É uma boa pechincha em comparação com o custo de uma imagem inteira.


Cobertura de Pequena Área

Menos área de solo é tipicamente capturada em uma imagem de sensoriamento remoto com uma resolução espacial mais alta. Consequentemente, os dados espaciais de satélite de alta decisão são ideais para observação e investigação direcionadas. Seriam necessárias quatro imagens de satélites de alta resolução espacial como Pleiades-1, Kompsat-3 ou SuperView-1 para cobrir uma área do tamanho de Londres, enquanto uma única imagem Landsat 8 de baixa decisão capturaria uma zona do tamanho de vinte e cinco Londress.


Menor Disponibilidade

As nuvens podem dificultar a aquisição de dados pelos satélites. Mas no sensoriamento remoto de alta decisão, quando os satélites geralmente se afastam de uma trajetória predeterminada, isso se torna crucial. Como resultado, haverá muito menos imagens de alta resolução disponíveis do que as de baixa decisão. Além disso, devido à curta história do sensoriamento remoto de alta resolução (pelos padrões atuais) – desde 2010, essas imagens não são ideais para uma investigação completa da dinâmica de diversos fenômenos e processos.

Portanto, ainda existem limitações de imagens de alta resolução espacial no sensoriamento remoto, mesmo que elas ofereçam muito mais informações sobre os objetos visíveis na superfície da Terra. Antes de se estabelecer em uma resolução espacial, você deve pesar cuidadosamente os prós e contras de cada opção de sensoriamento remoto.


Qual é a Resolução Espacial Ideal?

Infelizmente, não há uma escolha “tamanho único” para resolução espacial em sensoriamento remoto. Para ajudá-lo a decidir se deve ou não retirar sua carteira, considere o seguinte:

  • Quais recursos são necessários para o seu projeto?

  • Quão precisas devem ser as representações visuais dos dados de sensoriamento remoto?

  • Em que bandas espectrais você precisa que as imagens sejam entregues?

Embora ambos forneçam imagens dos mesmos domínios, resoluções espaciais baixas e altas de satélites servem a propósitos distintos, o que significa que diferentes indústrias podem se beneficiar do sensoriamento remoto de baixa e alta decisão de maneiras diferentes.


O papel da resolução espacial no mapeamento da cobertura do solo é significativo, uma vez que é crucial para a aquisição de dados de imagens de satélite de sensoriamento remoto. A pesquisa em biodiversidade, a análise das mudanças climáticas, a prevenção de incêndios florestais, a modelagem ambiental e a criação e avaliação de políticas de uso da terra dependem fortemente da compreensão dos padrões espaciais  de cobertura da terra.


Usos de Alta Resolução

Imagens de sensoriamento remoto de alta decisão, com uma resolução espacial de 1-5 metros por pixel, ou até menos de 1 metro por pixel, o que significa resolução espacial muito alta, são úteis em áreas onde você precisa de detalhes máximos para áreas relativamente pequenas, a saber:

  • detecção de doenças ou pragas de culturas na agricultura de precisão;

  • identificação de processos erosivos do solo;

  • detecção de bordas de campo e mapeamento de campo;

  • observação e manejo pecuário;

  • detecção de desmatamento e manejo florestal;

  • detecção e mitigação de anomalias locais;

  • modelagem 3D de cidades.


Imagem de alta resolução espacial (0,5m/pixel) do Kompsat 3, onde você pode distinguir cada árvore individualmente.


Usos de Resolução Média

Fotos de resolução espacial média (5-30 metros por pixel) podem ser usadas para tarefas que não exigem extrema precisão, mas precisam de ampla cobertura de sensoriamento remoto. A seguir estão alguns exemplos do que podem ser:

  • monitoramento da saúde e do crescimento das culturas;

  • monitoramento do teor de umidade e nutrientes;

  • monitoramento da densidade vegetativa;

  • detecção de pragas e doenças;

  • estimativa da perda de biodiversidade nas terras florestais;

  • identificação de anomalias naturais em larga escala;

  • monitoramento de corpos d’água;

  • análise de expansão urbana.


Imagem de média resolução (10m/pixel) do Sentinel-2 L2A, permitindo que você veja os limites do campo sem detalhes de campo.


Usos de Baixa Resolução

Apesar de sua falta de precisão, o sensoriamento remoto de baixa resolução espacial (30-250 metros por pixel) captura uma ampla área e adiciona informações por amostragem de níveis espectrais perdidos por métodos de alta decisão. Suas áreas de aplicação incluem:

  • modelagem do crescimento das culturas;

  • previsão de rendimentos;

  • mapeamento de tendências;

  • detecção de anomalias em larga escala;

  • monitorar mudanças de infraestrutura em larga escala.


Imagem de baixa resolução espacial (30m) do Landsat 8 OLI e TIRS exibindo as características gerais da paisagem de uma vasta área.


Como resultado, selecionando a resolução espacial mais apropriada para cada tarefa, você pode fazê-la de forma mais eficiente e acessível.


Resolução Espacial da Constelação de Satélites EOS SAT

Em breve, a EOSDA lançará em órbita síncrona solar o primeiro satélite de sua constelação de sensoriamento remoto EOS SAT. Esses satélites capturarão imagens de alta decisão e fornecerão insights acionáveis dentro de 24 horas, completando um ciclo completo de serviço para o setor agrícola.

A tecnologia de sensoriamento remoto EOS SAT fornecerá imagens com as seguintes resoluções espaciais:

  • Pancromático — 1,4m/px. As imagens pancromáticas combinam os canais Vermelho, Verde e Azul em uma única banda para maior resolução espacial das imagens de satélite. Embora as imagens geradas não tenham informações de comprimento de onda (cor), elas representam o assunto em grande detalhe.

  • Multiespectral — 2.8m/px. A imagem de sensoriamento remoto multiespectral na EOS SAT inclui 13 bandas espectrais, permitindo quantificar e analisar padrões espaciais para obter uma compreensão mais profunda de muitos fatores agrícolas. Em particular, você pode avaliar os índices de vegetação, os níveis de umidade do solo, os riscos climáticos, etc., ao usar bandas RGB e NIR com imagens de satélite de alta resolução espacial. A banda SWIR de sensores de sensoriamento remoto multiespectral é útil para muitos propósitos diferentes, incluindo, entre outros, analisar o uso da terra e a cobertura vegetal, mapear os limites do campo, identificar culturas e monitorar sua saúde e prever rendimentos.

A EOS SAT combina perfeitamente sensoriamento remoto de alta resolução espacial e preços acessíveis para os agricultores. O conjunto único de bandas nos permitirá abordar questões agrícolas que nenhum outro satélite de sensoriamento remoto consegue. Por conseguinte, os agricultores terão melhor acesso a dados atempados e de elevada qualidade, melhorando a sua tomada de decisões e, a longo prazo, promovendo o desenvolvimento de estratégias agrícolas mais sustentáveis.


Referências

  1. Alvaro Valenzuela, Karin Reinke, Simon Jones. A new metric for the assessment of spatial resolution in satellite imagers, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 114, 2022, ISSN 1569-8432. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103051.↑Publicação científica

  2. Charles Toth, Grzegorz Jóźków. Remote sensing platforms and sensors: A survey. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 115, 2016, Pages 22-36, ISSN 0924-2716. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.004.↑Publicação científica

  3. Suwanprasit, Chanida & Srichai, Naiyana. (2012). Impacts of spatial resolution on land cover classification. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network. 33. 39. 10.7125/APAN.33.4.Publicação científica



Artigo de Natalia Borotkanych, Professora Associada da Universidade Nacional de Aviação, Kiev, Ucrânia, publicado no Blog da EOS Data Analytics (www.eos.com), em 22/02/2023.

27 visualizações0 comentário

Comentarios


bottom of page