Definição de sensoriamento remoto
O sensoriamento remoto é a ciência de adquirir informações sobre um objeto ou fenômeno medindo a radiação emitida e refletida. Existem dois tipos principais de instrumentos de sensoriamento remoto – ativo e passivo.
Perguntas frequentes
O que é sensoriamento remoto?
O sensoriamento remoto é um tipo de tecnologia geoespacial que coleta amostras emitidas e refletidas da radiação eletromagnética (EM) dos ecossistemas terrestres, atmosféricos e aquáticos da Terra para detectar e monitorar as características físicas de uma área sem fazer contato físico. Este método de coleta de dados normalmente envolve tecnologias de sensor baseadas em aeronaves e em satélite, que são classificadas como sensores passivos ou sensores ativos.
Os sensores passivos respondem a estímulos externos, reunindo radiação que é refletida ou emitida por um objeto ou o espaço circundante. A fonte mais comum de radiação medida por sensoriamento remoto passivo é a luz solar refletida. Exemplos populares de sensores remotos passivos incluem dispositivos de carga acoplada, fotografia de filme, radiômetros e infravermelho.
Os sensores ativos usam estímulos internos para coletar dados, emitindo energia para escanear objetos e áreas em que um sensor mede o energia refletida do alvo. RADAR e LiDAR são ferramentas de sensoriamento remoto ativas típicas que medem o atraso de tempo entre a emissão e o retorno para estabelecer a localização, direção e velocidade de um objeto. Os dados de sensoriamento remoto coletados são então processados e analisados com hardware de sensoriamento remoto e software de computador, que está disponível em uma variedade de aplicativos proprietários e de código aberto.
O que é Sensor remoto usado para?
A tecnologia de sensoriamento remoto é usada em uma ampla variedade de disciplinas em milhares de casos de uso diferentes, incluindo a maioria das ciências da terra, como meteorologia, geologia, hidrologia, ecologia, oceanografia, glaciologia, geografia e em agrimensura, bem como aplicações nos campos militar, inteligência, comercial, econômico, planejamento e humanitário. Alguns exemplos típicos de sensoriamento remoto incluem:
- sensoriamento remoto GIS: Sistema de Informação Geográfica (GIS) é um sistema projetado para capturar, armazenar, gerenciar, analisar, manipular e apresentar dados geográficos ou espaciais – o sensoriamento remoto por satélite fornece uma fonte importante de dados espaciais. Sensoriamento remoto e GIS trabalham juntos para coletar, armazenar, analisar e visualizar dados de praticamente qualquer posição geográfica na Terra.
- Irrigação e monitoramento e gerenciamento da umidade do solo são os principais componentes do sensoriamento remoto na agricultura.
- O radar Doppler mede eventos meteorológicos como a velocidade e direção do vento nos sistemas meteorológicos, bem como a intensidade e localização da precipitação. Outra aplicação é o controle de tráfego aéreo.
- Os satélites AVHRR e MODIS usam sensoriamento térmico e infravermelho médio para monitorar vulcões ativos.
- INSAR (radar de abertura sintética interferométrica) usa técnica de sensoriamento remoto interferometria para prever e fornecer alertas antecipados para possíveis deslizamentos de terra.
- Uma aplicação primária de detecção e alcance de luz (LiDAR) é o monitoramento de vegetação , entretanto, também é aplicado em casos de alcance de arma e direcionamento de projéteis iluminados por laser. LiDAR também pode ser usado para detectar e medir a concentração de vários produtos químicos na atmosfera.
- Pares estereográficos de fotografias aéreas são usados para modelar características de habitat terrestre e fazer mapas topográficos por imagens e analistas de terreno em departamentos de trafegabilidade e rodovias para rotas potenciais.
- Imagens espectropolarimétricas são usadas por pesquisadores no Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA para fins de rastreamento de alvos, identificando itens feitos pelo homem por suas assinaturas polarimétricas, que não são encontradas em objetos naturais.
- Os satélites de sensoriamento remoto fornecem imagens de sensoriamento remoto antes e depois para quantificar os danos pós-terremoto, que fornecem dados vitais para equipes de resgate.
- Dados de altímetros de laser e radar em satélites, sonares e medições de ultrassom podem ser usados para mapeamento costeiro e prevenção da erosão, para entender melhor como gerenciar os recursos do oceano, para avaliar os impactos de um desastre natural e criar estratégias de resposta a desastres para serem usadas antes e depois de um evento perigoso, e para minimizar os danos que o crescimento urbano tem sobre o meio ambiente e ajudar a decidir a melhor forma de proteger os recursos naturais.
- O sensoriamento remoto para petróleo e gás é uma ferramenta integral para operações de gás e petróleo upstream e downstream por meio da avaliação da infraestrutura para o planejamento do local do poço. A análise espectral é vital para a avaliação de afloramentos superficiais e infiltração de hidrocarbonetos superficiais.
Importância do Sensoriamento Remoto
O sensoriamento remoto possibilita a coleta de dados em áreas perigosas ou inacessíveis, com relevância crescente na sociedade moderna . Ele substitui a coleta de dados mais lenta e cara no solo, fornecendo cobertura rápida e repetitiva de áreas extremamente grandes para aplicações diárias, que vão desde previsões do tempo a relatórios sobre desastres naturais ou mudanças climáticas.
O sensoriamento remoto também é um método não obstrutivo, permitindo aos usuários coletar dados e realizar processamento de dados e análise GIS fora do local sem perturbar a área ou objeto alvo. O monitoramento de enchentes e incêndios florestais, desmatamento, ursos polares, concentrações químicas e terremotos são apenas alguns casos em que o sensoriamento remoto geoespacial fornece uma perspectiva global e percepções acionáveis que, de outra forma, seriam inatingíveis.
Vantagens do sensoriamento remoto por micro-ondas
O sensoriamento remoto por micro-ondas abrange sensoriamento remoto passivo e ativo, cobrindo comprimentos de onda que variam de um centímetro a um metro – o comprimento de onda mais longo do micro-ondas é um recurso importante no sensoriamento remoto, pois pode penetrar neblina, chuva, poeira e cobertura de nuvens com mais eficácia do que o visível e infravermelho.
O sensoriamento remoto do ambiente usando sensoriamento remoto por micro-ondas não é, portanto, afetado, pois os comprimentos de onda mais longos não são suscetíveis à dispersão atmosférica. A energia de microondas pode ser detectada e os dados podem ser coletados na maioria das condições ambientais. As aplicações incluem monitoramento de gelo marinho e mapeamento global de umidade do solo.
Aplicação de Sensoriamento Remoto às Mudanças Climáticas
Aplicação de sensoriamento remoto nos estudos de mudanças climáticas proporcionou grandes avanços na compreensão do sistema climático e de suas mudanças, ao quantificar estados e processos espaço-temporais da atmosfera, oceanos e terras. Os sensores de satélite têm ajudado na detecção e medição dos efeitos de resfriamento do aumento dos aerossóis estratosféricos e do padrão espacial da elevação do nível do mar, que de outra forma não era observado pelas observações de modelos climáticos convencionais.
A pesquisa de mudanças climáticas globais usa big data de plataformas de observação da Terra, nas quais métodos de dados remotos de vários satélites, multissensores e séries temporais de longo prazo são implementados. Isso facilitou a detecção de fatores de sensibilidade ao clima, avançou no estudo da variabilidade espacial dos ecossistemas terrestres e ajudou no desenvolvimento de estratégias de resposta à mudança climática global.
Limitações de Dados de sensoriamento remoto
O sensoriamento remoto é basicamente gerenciado por operadores humanos que tomam decisões cruciais sobre quais sensores devem ser usados para coletar dados e quando, especificações de resolução para os dados coletados e calibração do sensor, e a seleção da plataforma que carregará o sensor, o que expõe esse método a um certo grau de erro humano.
A imprecisão também pode ser introduzida pela radiação do espectro eletromagnético emitida por poderosos sistemas ativos de sensoriamento remoto, que podem ser intrusivos e afetar o fenômeno alvo que está sendo investigado. Os instrumentos de sensoriamento remoto podem contribuir com dados imprecisos e não calibrados se o sistema de hardware se tornar não calibrado. Também pode haver limitações relacionadas ao custo. É um método caro que requer treinamento extensivo e especial para análise de imagens
História do Sensoriamento Remoto
As primeiras práticas de sensoriamento remoto moderno consistiam em primitivas Fotografias da superfície da Terra tiradas de balões amarrados para fins de mapeamento topográfico na década de 1840. A fotografia aérea sistemática usando aeronaves modificadas foi desenvolvida para fins de vigilância militar e reconhecimento durante a Primeira Guerra Mundial e durante a Guerra Fria.
Com o surgimento do programa espacial na década de 1960, a instrumentação em satélites meteorológicos e de observação da Terra, como o Nimbus e o Landsat, forneceram medições globais de vários dados para fins militares, civis e de pesquisa. IKONOS, o primeiro satélite comercial construído para coletar imagens de altíssima resolução, foi encomendado pela Lockheed Martin, lançado em 1999 e desativado em 2015.
O OmniSci fornece soluções de sensoriamento remoto ?
Os dados de sensoriamento remoto são uma das principais fontes de dados espaciais usados em Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Os processos geoespaciais específicos em ferramentas GIS estão se tornando muito lentos para os enormes volumes de dados fornecidos pelas tecnologias modernas de sensoriamento remoto.
O OmniSci elimina essa divisão, fornecendo uma plataforma de análise acelerada que permite aos analistas geoespaciais filtrar bilhões de registros de dados de localização e polígonos com outros recursos em milissegundos. O mecanismo OmniSciDB SQL armazena nativamente tipos de dados geográficos e geométricos, permitindo que os usuários executem cálculos geográficos com o poder de processamento massivamente paralelo de CPUs e GPUs.