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Limitações de Técnicas de Sensoriamento Remoto

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Vídeo 1

Olá a todos e sejam bem-vindos à nova discussão sobre limitações de técnicas de sensoriamento remoto, por isso chegamos até a última discussão deste curso remoto de sensoriamento remoto e por que eu quis discutir esta parte porque até agora as pessoas realmente supervenderam o sensoriamento remoto e algumas pessoas reivindicaram ou é você sabe na mídia ou em outro lugar que o sensoriamento remoto pode resolver todos os problemas ou a maioria dos problemas. Especialmente relacionado com a terra ou você conhece desastres e outras coisas, então não é verdade esta é uma das técnicas que podem ser empregadas isso não está na técnica universal e é claro que cada técnica está tendo limitação, portanto sensoriamento remoto e por isso pensei que muito brevemente também discutirá as limitações das técnicas de sensoriamento remoto, é claro que no futuro algumas das limitações que vou discutir podem não prevalecer pode não haver lá no futuro.
Mas quais as atuais limitações que testemunhamos com sensoriamento remoto que é o que vamos discutir e, às vezes, quando não tínhamos dados caros então era um quando não tínhamos os datasets baratos ou livres tínhamos esse problema sobre quando queremos cobrir uma pequena área nossa área de estudo era pequena mas ainda assim tínhamos que comprar a cena inteira e para uma pequena área era cara e até às vezes quando vamos estudar uma pequena área. Geralmente quando estudamos uma pequena área e depois vamos por dados de resolução espacial muito alta talvez 1 metro ou 60 centímetro ou 30 centímetro e tais datasets ainda não estão disponíveis gratuitamente de custo, até agora o que os dados estão disponíveis gratuitamente para nós é geralmente ter em algum lugar a resolução espacial de 10 metros, se eu quiser melhores dados de resolução espacial mesmo para uma pequena área comprar um full e que vai ser caro tão alto que significa que os altos dados de resolução espacial ainda são um assunto caro mesmo para uma análise de um só tempo. Se subirmos a detecção de cadeia outra coisa vai ser mais caro, tão alto dados de resolução espacial para uma pequena área que opção e a eficácia de custo ainda não está lá e provavelmente como um dado de resolução espacial mais alta mas nós disponíveis as pessoas estarão olhando mais e mais tais datasets inicialmente podem não ser livres de custo, de modo que a limitação uma das limitações do sensoriamento remoto vai ficar por mais algum tempo. E é claro que quando queremos analisar os dados de sensoriamento remoto de dados todos não podem analisar os dados, então você exige algum treinamento especializado para uma pequena área alguém está trabalhando em algum projeto ele gostaria de ter alguma entrada de sensoriamento remoto eles que organização pode não estar tendo especialistas em sensoriamento remoto, então eles têm que contratar o especialista e isso basicamente inclui o custo também, de modo que um pode considerar uma das limitações.
Mas hoje em dia porque muitos softwares de processamento de imagem, dados de sensoriamento remoto de GI e dados de sensoriamento remoto ou resolução relativamente coarser estão disponíveis talvez até to10 metro ou superior ou 30 metro e muita gente tem o treinamento para analisar os dados, então ainda assim algum custo pode ser reduzido mas este diz que às vezes quando vamos para dizer dados de interferometria então todo mundo não pode processar o software usado para ser muito caro. Mas um software de produto específico agora está livre claro como um sentinela um dado e um bom treinamento pode nos permitir analisar dados para uma pequena área também, agora se quisermos ir para um grande escaleio significa mapas de engenharia muito detalhados então novamente pode haver algum problema com os dados do satélite, suponhamos que alguém esteja procurando por mapa de rua ou prédio muito detalhado, altura do prédio e assim por diante e aqui algum tempo e aqui pode-se achar que dados de sensoriamento remoto estão tendo limitações. E se nós vamos por mais essas limitações de dados de sensoriamento remoto e então é custoso se a cobertura repetida for necessária para estudar o recurso dinâmico custoso por causa de pequena área em dados de alta resolução espacial não está disponível gratuitamente mesmo os dados pontuais são muito caros o swath disponível é pode ser como IKONOS e o você sabe que a largura de cena vai ser apenas 11 quilômetro se minha área de estudo estiver tendo largura de 30 quilômetro então eu poderia estar exigindo até 3 ou 4 cena para cobrir até mesmo um dado tempo.
E se eu quiser fazer os ataques de mudança e estudos que signifique que eu exija múltiplas cenas e que seja um caso custoso, então é por isso que se são necessárias coberturas repetidas ou estudos de detecção de mudanças podem ser recursos dinâmicos de vegetação ou algumas mudanças devido a inundação de terra deslize todas essas coisas podem ser estudadas mas vai adicionar o custo em nossos projetos agora também outro ponto é que podemos ser considerados como limitações de sensoriamento remoto é o humano selecionar os dados mais apropriados já adquiridos. Porque se vamos para mesmo datasets grátis então o que quer que esteja disponível seja selecionar e nós considere também antes de baixar os dados ou adquirir os dados é a resolução espacial o calibrado o sensor determinou a data de dados dos dados que é muito importante e especificar como os dados serão processados e, assim, muitas vezes dizem que os erros induzidos pelo humano também podem ser introduzidos aqui porque tudo está sendo selecionado por um humano e em algum momento estamos tendo background de alguma parte do mundo sobre as condições climáticas. E se eu aplicar o mesmo pano de fundo para outras partes do mundo eu posso e posso tomar decisões erradas sobre selecionar os dados e, portanto, os nossos resultados e podem ser afetados, por isso um conhecimento muito conhecimento daquela área específica que está sendo estudada e deve ter especialmente sobre as condições meteorológicas especialmente sobre as condições climáticas meteorológicas então a adequada cena de dados pode ser selecionada muito bem, agora outra limitação que pode ser considerada é a About quando vamos para dados ativos de sensoriamento remoto que são dados de micro-ondas e como você sabe que são os dados e os dados são adquiridos quando o próprio instrumento emite seu próprio EMR que é radiação eletromagnética e pode ser intrusiva esses dados ou este EMR pode ser intrusivo e pode afetar os fenômenos que são investigados, por isso, às vezes, dizer se certas coisas que são muito sensíveis à radiação EMR então podem ter essa afeição também podem vir em seus tais objetos assim como nesse data.Também, muitas vezes dizem que você sabe claro que a calibração de instrumentos de sensoriamento remoto que estão a bordo de satélites é feita por diferentes agências mas em algum momento você pode obter dados mal calibrados ou em un calibrado e que pode dar você é um resultado completamente errado ou os dados podem estar tendo grandes erros e embora possa ser difícil até mesmo remover esses erros, por isso, discutimos quando temos discutido as distorções associadas aos dados de sensoriamento remoto discutimos as distorções radiométricas. E lá a calibração desempenha papel muito importante, por isso sempre que você começar a baixar ou utilizar o dataset um novo dataset de um sensor completamente diferente o qual você não teve a experiência ou experiência passada então o melhor é passar algum tempo e descobrir se os eles como melhor o instrumento foi calibrado especialmente este será necessário quando você estiver indo para análise quantitativa de dados de sensoriamento remoto eles são esta calibração ou uma má calibração pode afetar seus resultados extensivamente. Por isso, é tem que ter cuidado ao utilizar esses dados. Mais adiante vemos que o tempo e depois há algum tipo de confusão e que parecia o mesmo para o sensor e que pode levar aos erros de classificação. Por exemplo, grama artificial e natural é luz verde mas luz infravermelha pode facilmente distinta delas, então o que significa basicamente quando vamos para classificação dos dados uma única classificação baseada em banda pode não ser muito boa, portanto, se você estiver trabalhando dizer com vegetação e estiver usando dados multispectrais um canal em seu composto de cor deve ser canal infravermelho, para que você possa distinguir entre grama natural e grama artificial caso contrário tudo ficará verde e você pode classificar completamente erroneamente. Por isso, dessa forma é na fase de classificação um tem que ter pouco cuidado com os dados e um fenômeno que não somos feitos para serem medidos e para o aplicativo em mão qualquer que seja o aplicativo que estiver funcionando pode interferir na imagem e deve ser contabilizados como exemplo classificação de cobertura de terra, portanto, o vapor de água atmosférico que pode afetar nossos resultados e estamos ignorando não o conhecendo e quando fizermos nossa classificação poderemos obter resultados ruins. Por isso, temos que nos incomodar se vamos se quisermos resultados melhores resultados precisos através da classificação então temos que nos incomodar com todos esses detalhes como vapor de água atmosférica e versos de sol sombras isto é isso pode ser um grande problema também se você relembrar a discussão sobre falsos fenômenos de percepção topográfica, então se você está vendo você sabe que a topografia em inverso presente por causa do FTP presente então você pode ir você pode fazer a classificação errada seus resultados de classificação podem ter erros.
De modo que a opção sol versus sombra ou aquela complicação tem que estar ciente enquanto faz a classificação então os resultados de classificação e um pode encontrar-se bastante precisos, assim, todas essas coisas virão através de nossas experiências trabalhando extensivamente sobre os dados em diferentes sensores então muitos tais e muitos tais erros ou limitações podem não vir para um especialista ou quem está tendo experiência longa experiência de trabalhar em dados de sensoriamento remoto mais adiante que um sensoriamento remoto você sabe se considerarmos como esta ciência ou uma tecnologia tem várias limitações talvez a maior limitação seja a de que os utilitários muitas vezes supervendidos. Isso eu disse no início que a tecnologia de sensoriamento remoto foi supervendida por nós mesmos apenas muitas pessoas entre nós mesmos reivindicaram que ela pode resolver cada problema mas não é verdade e não se deve tomar nenhuma tecnologia dessa forma eu também mencionei que nenhuma tecnologia na universal, portanto, não é um remédio universal e não fornecerá as informações necessárias para a realização de biológicos físicos ou uma ciência, esta é uma entrada e que a entrada pode ir para vários tipos de aplicação diversos tipos de projetos. Assim, tudo não pode ser resolvido e pode ser resolvido por sensoriamento remoto apenas em muitas coisas do curso sensoriamento remoto desempenha papel muito importante estará a desempenhar um papel muito importante Os dados estarão disponíveis para nós, estaremos a fazer mais bom trabalho usando dados de sensoriamento remoto e vários dados de bandas espectrais estão disponíveis, dados de radar disponíveis micro-ondas e dados de microondas passiva mas ainda assim não é uma tecnologia universal que tudo que cada problema pode ser resolvido por sensoriamento remoto. Não porque se trabalharemos e esses dados de sensoriamento remoto ópticos como visível infravermelho infravermelho então nuvem cria problema para nós se trabalharemos nos dados de microondas ativos micro-ondas ativas então em um terreno hilly existem problemas existem, portanto, cada ramo de sensoriamento remoto para cada tipo de dados de sensoriamento remoto disponíveis de diferentes satélites terá seu uso limitado que significa que os dados Landsat não podem ser aplicados em todos os lugares iguais com os dados do radar Sentinel não podem ser aplicados em todos os lugares. Portanto, tecnologia de sensoriamento remoto e necessidade de não ser aplicada em todos os lugares a menos que seja muito necessário e fornece a coisa melhor então só ele deve ser aplicado e agora não deve ser supervendado em todo e o que ele basicamente fornece algumas informações espectrais e temporais em poucas resoluções radiométricas é o que ele está fornecendo, mas como eu digo que se vamos para hiper espectral remoto sensoriamento remoto.
Por isso, lá você está tendo bandas de nanômetro de resolução espectral muito alta estão disponíveis mas seu esgarçamento se torna apenas 5 ou 6 quilômetro de espessura ou largo e lá você está com problema de cobertura, então uma coisa que você resolveu outro problema foi adicionado e portanto nenhum dataset em sensoriamento remoto é universal nem essa técnica também.

Vídeo 2

Agora quais são as nossas restrições técnicas e essa precisão de localização que significa a parte de referenciamento de geo que pode ser sempre verdadeira e especialmente com dados espaciais de altíssima resolução porque você exige para fazer o geo referenciando ou desenvolver uma exatidão de localização localmente você requer um ponto de controle de aterramento ou GCPs muito precisos, agora de onde você obterá GCPs porque para tudo você não pode ir em campo e usar o DGNSS e coletar por você mesmo que pode ser um problema. Portanto, esta precisão de localização com especialmente com a alta resolução espacial de alta resolução imagens de satélite como 60 metro 60 centímetro ou 1 metro sempre será um problema lá mas como os dados do GNSS estão ficando melhorados e alguns outros recursos estão disponíveis para e esses geo referenciando até certo ponto podemos resolver o problema mas para imagens de satélite de altíssima resolução este problema sempre estará lá, agora qualidade de imagem às vezes. Obtemos alta resolução espacial mas a resolução radiométrica ou quantização ou número de bits atribuídos para aquela banda pancromática específica pode ser apenas 6 bit ou 7 bit por isso a qualidade da imagem estamos obtendo alta resolução espacial por resolução radiométrica não relativamente alta e que vai e deteriorando a qualidade da imagem, portanto, é necessário ter cuidado com essa parte também, portanto, o delineamento virtual nunca substituirá um geógrafo. Isso é o que é assim o que nós e os insumos remotos sensoriamento somos basicamente delineamento virtual e eles claro que se um não acredita em sensoriamento remoto a melhor coisa é ir em campo e verificar em uma só escala porque depois de todas as imagens de sensoriamento remoto também são modeladas é por isso que são chamadas de imagens, então qualquer que seja a resolução espacial para aquela determinada resolução espacial há apenas uma reflexão ou um valor de emissão está disponível. Agora dentro desse pixel pode haver muitas variações sobre o solo que não foram registradas apenas as reflexões médias foram registradas se eu pegar o exemplo de resolução espacial de 10 metro, portanto dentro dessa área de 100 metros quadrados apenas um valor de pixel está disponível enquanto que no próprio solo pode haver muitas variações com naquela área de 100 metros quadrados portanto nunca irá substituir a realidade ou um geógrafo.
E se uma é e outra precisa desse tipo de informação detalhada então só o jeito é ir a campo em uma só escala e obter os dados agora às vezes dizer sobre essa limitação sobre o valor legal muitos países começaram a usar dados de satélites como evidência nos tribunais também para vários tipos de disputas talvez as disputas relacionadas ao meio ambiente talvez e as disputas relacionadas ao crime ou muitas outras disputas sejam há algum tempo há disputas sobre limites políticos às vezes há disputas sobre a utilização de água do rio às vezes entre países ou entre até mesmo estados. E às vezes pode haver disputas relacionadas com seus registros de terra ou às vezes dizem que há disputas com as companhias de seguro que alguém alegou que devido a certo desastre natural minha casa ou meu prédio ficou danificado mas como se certificar de que seja devido a apenas aquele desastre que prédio ou casa ficou danificado ou já havia construção deficiente ou já danificado prédio. Então, para isso nós geralmente a agência de seguros pode recorrer aos dados de sensoriamento remoto que é anterior a esse desastre natural e depois fazer o estudo de detecção de cadeia e pode dizer a isso e quem está alegando que lamenta o seu prédio ou sua casa já estava danificado antes desse desastre mas se essas coisas se estenderão ao escrutínio legal que continuam sendo uma grande questão, por isso alguns países estão permitindo. Agora dados de sensoriamento remoto como evidência no tribunal mas que isso pode se limitar a apenas poucos países, então essa limitação ainda continua ela não é universalmente aceita ainda como um valor legal de uma imagem mas eu tenho certeza no futuro e isso também melhorará muitas dessas disputas um dado de sensoriamento remoto porque imagens de sensoriamento remoto são imbitadas e uma vez que começamos a obter datasets gratuitos mesmo de 10 metro ou menos do que isso. Então se eu disser qualquer coisa então qualquer pessoa pode conferir o download do mesmo dataset da mesma resolução da mesma data e pode verificar de modo que dessa forma pode-se agregar mais ao valor legal, os limites legais nem sempre se encaixam com os limites visíveis especialmente com o registro de terra para que seja outra restrição com sensoriamento remoto por exemplo alguém esteja tendo uma terra agrícola. Agora está lá os como por cadastro de terra e o limite está tendo pode não combinar E, portanto, haverá novamente alguns conflitos ou algumas questões estarão lá algumas restrições técnicas também estão lá com a tecnologia de sensoriamento remoto, para que tenhamos que conviver com essa também precisão de localização eu já mencionei qualidade de imagem que também mencionei, então essas coisas vão ficar por algum tempo. Mas lentamente haverá menos limitações de utilização de dados de sensoriamento remoto inclusive em tribunais também o que ele fornece basicamente deixa-nos ver algum ponto positivo antes de terminarmos e esta discussão que é salvar e compartilhar as informações de forma mais segura Ele substituiu o delineamento tradicional em situações específicas por exemplo quando a posição limite não é acessível especialmente podemos ver as coisas o que está acontecendo no bairro onde podemos não ter acesso e quando o limite é curvilinear então novamente e sensoriamento remoto pode desempenhar papel muito importante agora isto é sobre a resolução espacial e como as coisas vêm mudando desde então. Iniciação de dados de sensoriamento remoto civil MSS que é Landsat MSS em 1972 e desde então tivemos e que dados multispectrais e depois começamos a obter dados pancromáticos e em algum lugar em 1986 aqui da mancha e mais adiante conseguimos nós conseguimos também dados de radar da ERS que foram os dados de radar de sensoriamento remoto de primeiro civil, dados de micro-ondas e então é claro agora também estamos começando a obter dados espectrais hiper. E talvez a partir de visão geral ou TERRA e satélite e do curso Radar dataset de IMAGINAT ainda continua e dados Pancromáticos de IKONOS ainda continua esta não é uma cifra mais recente ela é até apenas de 2005 mas se planejarmos por 2019 ou 20 então muitas opções novas estão disponíveis e como você pode perceber que em 1972 só havia um de sol foi aqui agora muitas opções começaram a vir depois de 2000. E aqui a resolução nós também estamos indo ou melhorando na resolução espacial e agora estamos focando mais entre cerca de 1 2 e 10 metro também, então é isso que estamos alcançando e lentamente todo o nosso tipo de opções todos os tipos de dados estão se tornando disponíveis a maioria dos dados está se tornando disponível gratuitamente e a maioria dos aplicativos que conhecemos hoje estão em desenvolvimento podem utilizar os dados e fazer muito trabalho. Também esta é resolução espacial versus temporal. Assim, os datasets como a partir de você sabem AVHRR você pode ter diariamente MODIS também você pode ter base diária dados de alta resolução à medida que for maior e maior resolução espacial a largura de cintura reduz e você obter os dados talvez depois de muitos dias às vezes as condições de nuvem das condições meteorológicas não sejam favoráveis para que whenafter diga 15 dias ou 20 dias ou 28 dias em que os mesmos satélites novamente orbitam a mesma área no momento em que ele pode estar completamente nublado. Portanto, você pode dizer órbita e da mesma forma que é por isso que aqui em resolução temporal ela é mostrada, portanto, dados de alta resolução espacial podem não estar disponíveis com frequência como dados de resolução espacial relativamente baixos de AVHRR ou MODIS. Muitas outras comparações desse tipo podem ser vistas sobre a resolução espacial versus resoluções temporais e também continuidade dos dados de satélites individuais, muitas dessas coisas estão lá se eu pegar o exemplo de digamos Landsat 4 e 5 então estou tendo a resolução espacial entre 30 metro e 280 metro ou talvez menos também nesta parte aqui mas ao mesmo tempo a resolução temporal. Estou chegando em algum lugar não 16 dias e isso geralmente tem sido muito comum 16 dias repetindo ciclo para muitos de tais satélites existem por que há um clutter e clustering aqui nesta trama e IRS também A e B eles também fornecem dados mas talvez 18 dias e assim por resolução espacial novamente dependendo de quais sentidos dados estão sendo usados que está nesta área de IRS, assim da mesma forma como em Landsat muitas opções muitas coisas estão ficando embasadas porque tantos dados de satélite disponíveis e tantos dados de satélite também estão disponíveis gratuitamente de forma que um pode realmente obter às vezes talvez pouca confusão e nós também podemos considerar parte de nossas limitações que para aplicação particular que dados de satélites eu deveria usar para aplicação particular que é a resolução espacial de elevação digital I deve usar porque em 30 metro resolução espacial 3 4 opções de modelos de elevação digital estão disponíveis para que se utilize novamente. Você tem que fazer alguma análise você tem que estudar você tem que ler o algum papel se estiver trabalhando para aquela pesquisa eles descobrirá que qual tipo de modelo de elevação digital seria um adequado para um suspiro como um terreno hilly ou terreno plano similarmente qual tipo de dados de satélite estaria disponível ou seria melhor para o seu tipo de estudo, então você tem que decidir uma resolução espacial que você tem que decidir sobre uma resolução espectral. Você tem que decidir sobre resolução temporal também se um está trabalhando para estudos de detecção de mudanças por isso melhorar a resolução espacial só pode ser alcançado a custo de perder algumas vantagens originais de sensoriamento remoto por satélite que é a visão sinótica isso eu tenho mencionado neste curso superior a resolução espacial estreita a largura de cintura e a média o ponto que utilizamos para ver em favor do sensoriamento remoto que o sensoriamento remoto fornece a visão sinóptica está ficando limitado. Sendo assim, esse ponto é muito válido aqui que a resolução espacial mais alta vai contra a visão sinóptica e devido aos princípios da física subjacente portanto geralmente não é possível ter ambos muito alto espectral e alta resolução espacial simultaneamente se eu tomar exemplo de datasets térmicos de imagens térmicas ou canais térmicos de resolução de canais térmicos de resolução relativamente grosseiros estão disponíveis não em altíssima resolução. Por isso, há que haver algum compromisso nesse sentido tanto de alta espectral quanto de altos dados de resolução espacial podem não estar disponíveis o tempo todo, então isso traz para o final da discussão esta discussão em particular sobre limitações e vantagens do sensoriamento remoto e também fim de discussão sobre este curso que é o essencial sensoriamento de sensoriamento. Espero muito que você tenha gostado deste curso. E o que eu só posso sugerir é que o que quer que eu tenha discutido é apenas parte de um assunto de sensoriamento remoto inteiro e por limitações de tempo e de outros você sabe e isso é estrutura de tais cursos, então muitos recursos estão disponíveis muita textura ou você sabe para estudos disponíveis e através de livros através de periódicos e claro através de net também muitos dados estão disponíveis, muitos softwares estão disponíveis. Então só a coisa é pular dentro dela e começar a fazer começar a analisar por você mesmo e lentamente pode se tornar expert em sensoriamento remoto. Por isso, isso traz para o fim deste curso como muito obrigado.