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Sensoriamento remoto é uma técnica de obtenção de imagens dos objetos da superfície terrestre sem que haja um contato físico de qualquer espécie entre o sensor e o objeto.
Sensoriamento Remoto
Dentre as diversas tecnologias que convergem para que o aerolevantamento com VANT (Veículos Aéreos não Tripulados) se torne possível, o Sensoriamento Remoto tem se mostrado um grande aliado, graças principalmente ao desenvolvimento de sensores cada vez mais avançados, de baixo peso e alta performance, específicos para a utilização nesse tipo de aeronave.
Historicamente (Meneses; Almeida; 2012), reconhece-se que o termo Sensoriamento Remoto foi criado para designar o desenvolvimento dessa nova tecnologia de instrumentos capazes de obter imagens da superfície terrestre a distâncias remotas. Por isso, a definição mais conhecida ou clássica de sensoriamento remoto é: Sensoriamento remoto é uma técnica de obtenção de imagens dos objetos da superfície terrestre sem que haja um contato físico de qualquer espécie entre o sensor e o objeto.
Tradicionalmente as imagens utilizadas pelo Sensoriamento Remoto são aquelas capturadas por sensores de satélites orbitais capazes de medições da radiação eletromagnética emitida pela superfície de qualquer objeto, como por exemplo a reflexão da luz solar.
Sensoriamento remoto é uma técnica de obtenção de imagens dos objetos da superfície terrestre sem que haja um contato físico de qualquer espécie entre o sensor e o objeto.
Tida como condição obrigatória para a definição do sensoriamento remoto (conforme quadro acima), a captação da radiação eletromagnética, porém, não se limita apenas aos sensores dos satélites orbitais. Podem-se considerar as fotos captadas por aeronaves tripuladas e mais recentemente pelos VANT, uma classe de sensores remotos.
A reflexão eletromagnética, ou REM, é classificada através do espectro eletromagnético conhecido pelo homem (Figura 1). Ou seja, apesar de a REM ter comprimento de onda infinito, convencionou-se subdividir o espectro em intervalos conhecidos, nomeando-os de acordo com o uso encontrado para a sua aplicação.
O intervalo espectral mais conhecido é a faixa de luz visível da radiação solar justamente por ser aquele que o olho humano consegue detectar.
Através do experimento de Isaac Newton em 1766, pela primeira vez pode-se decompor o intervalo espectral da luz visível nos seus respectivos raios de luz coloridos. Newton utilizou-se de um prisma de vidro (Figura 2), porém podemos verificar esse fenômeno através da dispersão da luz solar nas pequenas gotas de água num dia chuvoso quando se forma um arco-íris. Tal experimento representou o pontapé inicial da divisão do espectro eletromagnético.
A faixa do infravermelho próximo, também conhecida como NIR, sigla do termo em inglês (Near Infrared) é a que vem sendo cada vez mais explorada para a aplicação do Sensoriamento Remoto no Monitoramento Agrícola e Ambiental.
Tarefa fundamental do Sensoriamento Remoto é medir a reflectância dos objetos na superfície terrestre, dada pela porcentagem de luz que é refletida por esses objetos. No caso da faixa NIR a reflectância pode trazer informações importantíssimas sobre o estado fisiológico e a saúde da vegetação.
Conforme já visto aqui no Blog em outros artigos sobre a aplicação de VANT para a Agricultura, essa medição é possível justamente pelo processo da fotossíntese das plantas, em resumo, este é um processo físico-químico, no nível celular, realizado pelos seres vivos clorofilados, que utilizam dióxido de carbono e água, para obter glicose através da energia da luz solar.
De maneira simples a vegetação absorve uma quantidade de energia solar para a geração de seu alimento emitindo o resto, o sensor (câmera) captura essa energia refletida, a partir desta interação.
Índices de Vegetação e os Sensores Multiespectrais
Na agricultura [Bernardi et al, 2014], as propriedades da refletância em cada faixa do espectro eletromagnético podem ser melhor avaliadas através de combinações matemáticas de diferentes bandas espectrais. Essas transformações são medidas da atividade da vegetação utilizam em especial às faixas do visível e infravermelho próximo (NIR) e são denominados de Índices de Vegetação (IVs).
As cores que enxergamos são basicamente definidas pelo comprimento de onda de luz. As plantas absorvem e refletem a luz diferentemente de acordo com o comprimento de onda. Elas tipicamente absorvem a luz azul e vermelha, enquanto refletem uma grande quantidade da luz NIR, que não é visível ao olho humano, mas que pode ser captada por sensores devidamente construídos para registrar a reflectância nessa faixa espectral.
Existe uma grande oferta de câmeras convencionais (sensores RGB) para uso em VANT que são convertidas “manualmente” recebendo um filtro Infravermelho diretamente no sensor para poder captar a banda espectral NIR.
Tais câmeras, originalmente possuem um filtro para a captação das bandas “red”, “green”, e “blue” que é substituído, porém esses filtros possuem maiores larguras de banda e captam os dados em diferentes comprimentos de onda de luz, causando a contaminação das informações de reflectância de uma banda para outra, podendo saturar certos Índices de Vegetação e não representar a real diferença de vigor da lavoura.
Agora as câmeras Multiespectrais são compostas por múltiplos sensores, cada um com um filtro de alta qualidade específico para captação de diferentes bandas com largura de banda estreita. Com isso, fazem medições de forma muito mais precisas com maior relação sinal/ruído do que as câmeras convertidas.
Saiba também: NDVI ou NDRE: entenda as diferenças e possibilidades de aplicações!
Já existe uma gama de Sensores Multiespectrais específicos para utilização embarcados em VANT. Dentre eles podemos destacar os sensores da Tetracam, da Airinov e da Micasense. Os da Tetracam podem ser montados em diferentes arranjos, dependendo de quais bandas deseja-se captar e quais larguras de banda. O agroSensor da Airinov possui 4 bandas e tem sido utilizado pelo famoso eBee AG, a versão do VANT de asa fixa para aplicações na agricultura da Suíça Sensefly.
A americana Micasense fabrica o sensor RedEdge, uma câmera multiespectral que capta simultaneamente 5 distintas bandas com largura estreita. Além das bandas RGB do espectro visível, a câmera capta ainda a NIR no espectro não visível e a Red Edge, banda espectral que se posiciona exatamente no limiar entre o visível e não visível. Além de aumentar a sensibilidade de certos índices, é nessa banda espectral que podem ser identificadas certas doenças e pragas das lavouras. Suas principais características são:
- 8.0 cm/pixel GSD a 120m AGL (por banda);
- A captura de forma rápida proporciona vôos com altas velocidades á baixas altitudes;
- Obturador “Global shutter” para resultados sem distorção;
- Um único cartão de memória SD armazena as imagens com os metadados de posição(GPS) embutidos;
- Sistema totalmente calibrado de fábrica para medições precisas com garantia de repetibilidade;
- Design robusto sem peças móveis.
A banda Verde está localizada no pico de reflectância para Índices de Vegetação baseados no verde. A banda Vermelha está localizada no vale da reflectância vermelha para uma melhor relação sinal/ruído do índice NDVI e demais índices que usam o vermelho como referência.
A banda red edge é bem estreita e está localizada no ponto ótimo de transição. A NIR está localizada além do “Ombro” NIR, proporcionando assim informações sem contaminação para o cálculo do NDVI e demais índices baseados no NIR. A azul proporciona uma referência em separado para certos IV e possibilita a criação de composições coloridas RGB.
Após o processamento das imagens em softwares específicos de Fotogrametria a partir de imagens de VANT, ortomosaicos georreferenciados calibrados radiometricamente são gerados para cada banda (Figura 6). O Software de Fotogrametria Pix4D já oferece um módulo dedicado para o cálculo de diferentes Índices de Vegetação, através da interação matemática entre os ortomosaicos gerados.
Pode-se também utilizar um software GIS de preferência e compor as camadas da forma que for necessário.
Numa segunda parte sobre a aplicação de câmeras multiespectrais embarcadas em VANT iremos abordar os diferentes tipos de Índices de Vegetação mais utilizados e principalmente a diferença entre Câmeras Convertidas x Câmeras Multiespectrais e seus impactos para o Sensoriamento Remoto.
Autor: Eng. Bruno Holtz Gemignani | Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Metodista de Piracicaba e Universidade Técnica de Darmstadt na Alemanha, tem mais de 10 anos de experiência.
Referências
Introdução ao Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto. Paulo Roberto Menezes, Tati de Almeida, organizadores. Brasília, DF: UnB/CnPQ, 2012. Ebook disponível em: http://www.cnpq.br/documents/10157/56b578c4-0fd5-4b9f-b82a-e9693e4f69d8.
Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. / Alberto Carlos de Campos Bernardi, [et al.], editores técnicos. – Brasília, DF : Embrapa, 2014. Disponível em: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/113993/1/Agricultura-de-precisao-2014.pdf.
www.tetracam.com | www.airinov.fr | www.micasense.com
Gostou do nosso conteúdo? Veja a segunda parte sobre Sensoriamento Remoto.
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