Utilizado para captar e interpretar dados da superfície terrestre, o Sensoriamento Remoto (SR) é um ramo tecnológico conectado à Visão Computacional. Quando alinhados, ambos otimizam etapas de processamento de imagens e extraem informações e padrões específicos, potencializando processos até então demorados.
Por muito tempo o Sensoriamento Remoto (SR) foi resumido a um sistema que capta imagens através de satélites. Entretanto, a definição vai muito além: imagens obtidas através de Veículos Aéreos não Tripulados (VANTs) ou aviões também são classes de sensores remotos, assim como as primeiras fotografias aéreas que foram registradas sob balões. Quando comparados, a principal vantagem caraterística ao uso de satélites está na aquisição de imagens de modo sistemático e em escala global.
A obtenção de informações por sensoriamento remoto é feita de modo remoto, ou seja, sem que haja contato físico entre o sensor e o objeto alvo. O processo acontece através de câmeras não convencionais, os sensores, que detectam e mensuram a radiação eletromagnética (REM) que interage com os materiais terrestres na superfície. O uso da tecnologia permite ampliar as aplicações do SR a múltiplos setores.
É bastante comum o uso de dados de Sensoriamento Remoto (SR) na prospecção de recursos minerais e na agricultura, assim como para monitoramento ambiental de desmatamentos, queimadas e vazamentos de óleo no mar.
Da mesma forma, são utilizados na prevenção a riscos de rompimento de barragens, subsidência de terrenos e colapso de encostas e infra-estruturas.
São muitos os exemplos no dia a dia e, a partir de uma análise mais profunda do tema, percebe-se a existência de um universo tecnológico em constante evolução. Inúmeros satélites são colocados em órbitas todos os anos e a integração entre SR e Visão Computacional não faz parte apenas do futuro: está no presente.
Em conjunto, tais técnicas obtêm e analisam Big Datas como nunca antes e potencializam ainda mais as aplicações e interpretações.
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Usos de Sensoriamento Remoto Orbital e suas aplicações
Satélites artificiais de Sensoriamento Remoto possuem sensores que captam imagens da superfície terrestre. Assim como a lua, que é um satélite natural, estes equipamentos orbitam e ficam dispostos de maneira que possam girar em torno da terra e captar informações com diversos formatos e objetivos.
Esta aquisição de imagens acontece através dos sensores que têm a função de captar dados da superfície. As informações são armazenadas através de características que estão em um pixel – nome dado à menor unidade possível que compõe uma imagem, seja ela uma foto ou um frame.
Imagens captadas por sensores contém muitos tipos de informações, que são específicas a cada um deles. Sensores multiespectrais na faixa do visível e do infravermelho, por exemplo, possuem respostas dependentes da constituição química do material, enquanto sensores que atuam na região de micro-ondas associam-se a propriedades texturais dos alvos, e são utilizados para a diferenciação das formas do relevo e estimativas de biomassa em estudos florestais.
Entenda os tipos de resolução de imagens
A resolução de imagens em Sensoriamento Remoto foge do senso comum. Existem quatro tipos de resoluções, que representam formas de medições distintas e atuam na determinação de quais objetos serão identificados nas imagens. As resoluções são divididas em: espacial, espectral, radiométrica e temporal.
A mais conhecida delas é a resolução espacial, que refere-se ao tamanho do pixel. As demais representam, respectivamente, os comprimentos de ondas das bandas, os valores numéricos de níveis de informação em que a imagem é obtida e a frequência temporal para o mesmo ponto ser revisitado pelo satélite.
Entender sobre as diferentes resoluções de uma imagem é um dos primeiros pontos importantes na construção de qualquer projeto de SR, bem como os diferentes tipos de sensores.
Entenda a diferença entre Sensor Multiespectrais e Sensor Radar de Abertura Sintética
Comumente, dois tipos de sensores estão a bordo de satélites: Multiespectrais na Faixa Óptica e SAR (Radar de Abertura Sintética).
O imageamento de um objeto é registrado por meio de medições da sua interação com a radiação eletromagnética (REM).
Ambos os sensores possuem relação direta com a REM, mas estão localizados em intervalos do espectro diferentes.
A vertente do SR mais conhecida refere-se às regiões espectrais da faixa óptica (0,45 – 2,5μm).
Sensores ópticos utilizam a luz do sol como fonte natural de REM e, devido a isto, são categorizados como sensores do tipo passivo. Seu princípio básico é a detecção do fluxo de REM solar refletida pelas superfícies dos objetos terrestres.
Já as imagens obtidas na faixa espectral de micro-ondas (intervalo de comprimentos de ondas de 1,0 a 100 cm) são denominadas imagens de radar. Aqui, a fonte da REM é gerada de modo artificial, caracterizando-se como um sensor do tipo ativo, cujos processos de aquisição de imagens podem ocorrer independente da luz do sol.
Outra característica dessa faixa do espectro está nos tamanhos relativamente grandes dos seus comprimentos de onda, que permite operacionalizações mesmo com a presença de nuvens.
A importância de IA na indústria
É importante perceber que sensores aplicados em dispositivos de monitoramento têm a capacidade de captar uma grande quantidade de informação, o que dificulta a compilação e compreensão destes dados pela mente humana, por mais qualificada e experiente que seja.
Neste sentido, algoritmos de Inteligência Artificial (IA) são uma potência nas análises dos big datas espaciais, uma vez que possibilitam a identificação de padrões e relações quantitativas entre os dados jamais feitas, aumentando as possibilidades de associações e interpretações do expert.
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Técnicas de Machine Learning e Deep Learning são promissores para a análise de dados espaciais e atuam como potencializadores para que empresas de diversos segmentos possam crescer de maneira sólida e exponencial.
Para demonstrar a importância da Inteligência Artificial (IA), a Pix Force criou a Pix University, uma campanha construída para transmitir conhecimentos a respeito de Visão Computacional para líderes de indústrias.
Continue aprendendo: entenda aqui os DataSets presentes no Machine Learning.
