Agricultura - INPE Cria Método Inovador para Satélites
Olá leitor!
Segue abaixo uma nota postada hoje (02/04) no site do
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) destacando
que método inovador criado pelo
instituto automatiza interpretação de imagens de
satélites para mapeamentos agrícolas.
Duda Falcão
Método Inovador Automatiza
Interpretação de Imagens de
Satélites Para
Mapeamentos Agrícolas
Terça-feira, 02 de Abril de 2013
Um novo método pode agilizar o mapeamento por satélite de
áreas agrícolas. Desenvolvida pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE) em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina e a
Universidade de Nottingham, na Inglaterra, a metodologia batizada de STARS, do
inglês Spectral-Temporal Analysis by Response Surface,
foi apresentada no artigo
publicado neste mês pela revista científica IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
A interpretação de imagens de satélites é adotada, por
exemplo, no Projeto Canasat do INPE, que
monitora o plantio da cana-de-açúcar na região centro-sul do Brasil desde 2003.
Além da extensão da safra, nas imagens é possível identificar se houve ou não a
queima da palha na pré-colheita, permitindo averiguar o cumprimento da
legislação ambiental que visa coibir essa prática.
“A utilização de diversas imagens de satélite ao longo do
tempo é fundamental quando usamos o sensoriamento remoto como suporte ao
entendimento e monitoramento de culturas agrícolas. É importante observar as
culturas em diversas datas ao longo do calendário agrícola”, explica Marcio Pupin
Mello, principal autor do trabalho que resultou no STARS,
realizado no âmbito de sua tese de doutorado no Programa de Pós-graduação em
Sensoriamento Remoto do INPE.
Ele explica que a nova metodologia é capaz de descrever,
de forma automática, o comportamento espectral dos diferentes alvos na
superfície da Terra em várias faixas do espetro eletromagnético. “Os métodos já
existentes limitam-se a analisar as diferentes imagens em diferentes processos
ou tratam de um único dado (por exemplo, um índice de vegetação) ao longo do
tempo. Ou seja, os métodos existentes não tratam as informações espectrais das
culturas ao longo do calendário agrícola de maneira integrada”, diz o autor.
Tendo como coautores Paul Aplin, da Universidade de
Nottingham, Carlos A. O. Vieira, da Universidade Federal de Santa Catarina,
Rafael D. C. Santos, do Laboratório de Computação e Matemática Aplicada do
INPE, Daniel A. Aguiar, do Laboratório de Sensoriamento Remoto Aplicado à
Agricultura e Floresta do INPE, e Bernardo F. T. Rudorff, coordenador do
projeto Canasat, o artigo de Marcio Pupin Mello demonstra a utilização do STARS
para identificar áreas de cana-de-açúcar colhidas com ou sem a queima da palha
e também as regiões onde não houve a colheita, tudo de forma automática. “Os
resultados deste mapeamento, realizado em três municípios do Estado de São
Paulo, apresentaram mais de 99% de acerto.”
O STARS permite integrar imagens de diferentes sensores
em quaisquer intervalos de tempo e pode ser utilizado em diversas aplicações. O
método é capaz de detectar alterações no comportamento espectral em decorrência
da intervenção humana, como a colheita da cana-de-açúcar ou até mesmo um
desmatamento.
“Esse método pode ser usado para discriminar alvos na
superfície da Terra que apresentem comportamento espectral variando de maneira
distinta ao longo do tempo. Se observarmos uma área plantada com milho e outra
plantada com cana-de-açúcar, por exemplo, alguns dias após o plantio ambas
terão resposta espectral semelhante: de solo-exposto. Mas à medida que as
plantas do milho e da cana-de-açúcar crescem, suas respostas espectrais vão se
tornando distintas devido às particularidades biofísicas e os diferentes
manejos adotados para cada cultura. Assim, o STARS seria capaz de diferenciar
ambos os alvos, porque seus comportamentos espectrais ao longo do tempo são
diferentes”, detalha o autor do artigo, que desenvolve suas atividades no
Laboratório de Sensoriamento Remoto Aplicado à Agricultura e Floresta do INPE.
Fonte:
Site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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