Como mencionado anteriormente, sensores são dispositivos capazes de capturar energia de um objeto específico e convertê-la em um sinal que pode ser registrado e apresentado de maneira apropriada para extrair informações. Continuemos com a lista:
HIPERESPECTRAL
O sensoriamento remoto hiperespectral se baseia no uso de imagens com bandas espectralmente estreitas e contínuas, ao contrário do multiespectral que gera bandas discretas e limitadas em sua resolução espectral.
Os sensores hiperespectrais possuem a capacidade de extrair informações mais detalhadas do que os sensores multiespectrais. Isso ocorre porque eles adquirem um espectro completo em cada pixel. Embora tenham sido inicialmente utilizados em satélites, atualmente também são usados em aeronaves tripuladas. No entanto, essas plataformas são caras e extremamente restritivas devido às limitações de disponibilidade e logística complexa.
Durante o verão e outono, foram realizados sete voos na região de 400-900 nm, capturando imagens com resolução de 30 cm e 260 bandas espectrais. Os resultados mostraram que índices fisiológicos são cruciais para monitorar a produção primária vegetal, especialmente quando os índices de vegetação usuais são insuficientes para capturar a dinâmica sazonal da vegetação.
Cientistas desenvolveram uma metodologia que combina dados de localização com sensoriamento remoto para identificar e delimitar danos causados por patógenos fúngicos em florestas nativas e plantadas.
Utilizando técnicas de aprendizagem de máquina, os autores desenvolveram uma estratégia que permite treinar múltiplos conjuntos de dados provenientes de diferentes sensores. Isso resultou em taxas mais altas de detecção e maior capacidade de processamento de grandes conjuntos de dados utilizando softwares gratuitos.
Com a crescente melhoria na resolução espacial, a detecção hiperespectral tem se tornado cada vez mais complexa. Isso se deve ao fato de que essas imagens possuem centenas ou até milhares de bandas estreitas, o que pode dificultar o processamento em tempo real, principalmente com recursos computacionais limitados.
De acordo com especialistas, os dados coletados durante um voo podem chegar a centenas de megabytes por hectare. Isso significa que os usuários devem ter habilidades avançadas de processamento de dados para lidar com essa quantidade de informações.
Além disso, as assinaturas espectrais podem variar dependendo da exposição à luz e das condições atmosféricas, o que tem levado a comunidade científica a desenvolver processos de aquisição para controlar essas condições e metodologias de análise para corrigir o ruído causado por elas.
Entendendo o LIDAR
Os sistemas de sensores ativos baseados em LiDAR (Light Detection and Range) estão se tornando cada vez mais populares por causa da capacidade de fornecer informações detalhadas em 3D sobre as estruturas das florestas.
Os sistemas LiDAR aéreos são capazes de medir diretamente a distância entre um sensor e um objeto através de pulsos de laser. Com uma alta taxa de repetição, esses sensores podem realizar até 33.000 medições por segundo. Quando usados em áreas florestais, os pulsos LiDAR atuam como uma espécie de sonar do dossel, permitindo a criação de modelos tridimensionais da estrutura interna das árvores.
De uma maneira geral, essa tecnologia possibilita adquirir nuvens de pontos tridimensionais com grande precisão espacial, representando com fidelidade a forma dos objetos escaneados. Até mesmo estruturas complexas em florestas podem ser capturadas com esta tecnologia, oferecendo medições comparáveis às feitas em campo e não disponíveis em produtos bidimensionais, como ortofotos e imagens de satélite.
A tecnologia de sensor LiDAR é amplamente utilizada no setor florestal. Vários estudos demonstraram sua eficácia em áreas florestais, como a identificação de árvores individuais, medição da altura do dossel e estimativa de biomassa e área basal. É inegável que essa tecnologia já está consolidada e provou ser uma ferramenta valiosa para a indústria florestal.
O desenvolvimento de sensores LiDAR transportáveis por VANTs em baixa altitude é uma grande evolução no mapeamento aéreo. Esses dispositivos permitem a obtenção de nuvens de pontos altamente detalhadas, superando as limitações das aeronaves tripuladas.
Além de sua ampla aplicação em carros autônomos, os sistemas LiDAR também estão sendo utilizados em VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) e prometem revolucionar o sensoriamento remoto das ciências naturais.
A utilização de sensores LiDAR em plataformas de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) oferece uma oportunidade única para coletar dados em resoluções espaciais e temporais, abrangendo desde escalas locais até regionais. Os sistemas UAV-LiDAR têm se mostrado eficazes na extração de informações precisas sobre a altura das árvores, tanto em nível individual quanto em talhões.
Uma recente pesquisa mostrou melhorias significativas nos métodos tradicionais de estimativa de parâmetros estruturais da floresta, graças ao uso de tecnologias como o UAV-LiDAR. De fato, foi demonstrado que essa técnica pode ser aplicada para estimar com precisão os parâmetros estruturais da floresta através de um método de regressão linear multivariada, como foi testado em uma plantação de Ginkgo localizada no Leste da China.
TERMAL
Na agricultura, dados precisos são essenciais para uma série de finalidades, como identificação de plantas sob estresse hídrico, detecção precoce de pragas e doenças, estimativa da evapotranspiração e avaliação dos impactos das mudanças climáticas no crescimento e desenvolvimento das culturas. Essas informações têm sido amplamente utilizadas para melhorar a eficiência e produtividade do setor agrícola.
Em sensoriamento remoto, geralmente trabalhamos com dados da região do espectro de TIR, que abrange comprimentos de onda entre 3,5 e 20 µm. No entanto, ao usar imagens aéreas ou orbitais, é comum focarmos no intervalo de 8-14 µm devido às chamadas janelas atmosféricas. Nestas regiões espectrais, a radiação é menos afetada pela atmosfera, o que torna as imagens mais precisas e confiáveis para diversas aplicações.
Como afirma Novo (2010), os sensores térmicos têm componentes parecidos com aqueles que operam no espectro visível e infravermelho próximo. A única diferença é que o sinal a ser detectado possui uma intensidade menor nessa faixa espectral.
Atualmente, os detectores de radiação termal disponíveis apresentam menor eficiência em comparação aos que operam em outras faixas do espectro. Isso ocorre devido à maior influência de ruídos externos em seu sinal.
A calibração dos sensores térmicos é fundamental para medir com precisão a temperatura da superfície (Ts) usando imagens de sensoriamento remoto. Essa variável é um parâmetro crítico na análise de mudanças ecológicas, ambientais e climáticas em diferentes escalas.
A incerteza na calibração do sensor, atenuação e fornecimento atmosférico, emissividade da superfície, ângulo de visão e sombreamento pode causar erros significativos nas recuperações Ts dos sistemas de satélite – geralmente entre 3 e 5 K. É importante levar em consideração esses fatores ao analisar dados de satélite para obter resultados precisos.
Novos estudos mostram o potencial do uso de imagens de alta resolução espacial obtidas por VANTs como referência para comparar com os dados de temperatura da superfície terrestre obtidos pelo satélite Landsat. Isso permite uma avaliação mais precisa e detalhada das mudanças climáticas e seus impactos no ambiente.
No contexto do TIR, a combinação de técnicas de coleta de dados pode aprimorar a precisão da medição da temperatura na superfície. Além disso, o uso das medidas locais pode melhorar ainda mais os produtos gerados pelo sensoriamento orbital.
Ao voar em baixa altitude, descobriu-se que erros superiores a 4 K podem ocorrer para a câmera termal se o impacto da transmitância atmosférica e da radiação no caminho térmico atmosférico não forem levados em conta.
Neste estudo, os autores descrevem um experimento bem-sucedido no qual o modelo de transferência radiativa foi usado para estimar imagens de Ts com precisão.
Em seu estudo, Thomson et al. (2012) abordaram minuciosamente as possibilidades e dificuldades de utilizar métodos termais para medir a temperatura do dossel em climas subtropicais úmidos, onde pequenos aumentos na temperatura podem ser difíceis de detectar. De acordo com os autores, altitude desempenha um papel significativo na variação da temperatura do dossel (representando 58% da variabilidade em seu experimento). Vários estudos já demonstraram a maior precisão das medidas de sensores aerotransportados comparadas às medidas in-situ ou a partir de dados obtidos por satélites orbitais, reforçando a importância contínua desta área de pesquisa.
