Comparação de Sensores: Amazônia-1 e CBERS4A para cálculo do NDVI
O estudo da vegetação é essencial para compreender as mudanças ambientais e sua interação com a paisagem. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) é um recurso fundamental para analisar a saúde e a cobertura vegetal por meio de sensores remotos. Neste artigo, exploraremos e compararemos as características dos sensores dos satélites Amazônia-1 e CBERS4A no contexto do NDVI.
A medição do NDVI é realizada através da análise das bandas de infravermelho próximo (NIR) e vermelho (R), permitindo avaliar a atividade vegetal e possíveis variações ao longo do tempo. A precisa análise do NDVI é crucial para identificar mudanças na vegetação, como desmatamento, secas e outras condições fisiológicas das plantas.
Para este estudo comparativo, analisaremos a resolução, largura da faixa imageada e outras características dos sensores dos satélites Amazônia-1 e CBERS4A, com dados obtidos do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). O estudo busca uma compreensão mais aprofundada dos benefícios, limitações e capacidades desses sensores na detecção de mudanças na vegetação.
Como calcular o NDVI?
O Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ou Índice de Vegetação da Diferença Normalizada corresponde à diferença entre a banda do infravermelho próximo (NIR) e a vermelha (R) dividida pela soma das duas bandas:
(1) 
O NDVI foi inicialmente empregado por Deering em 1978 com a finalidade de minimizar os efeitos de iluminação oblíqua e produzir uma escala linear de medida, variando de -1 a +1, onde para a cobertura vegetal seu valor tende a ser maior que zero. Este comportamento é uma característica inerente da vegetação que, em geral, possui alta refletância na faixa do infra-vermelho próximo e baixa refletância na faixa do vermelho.
A vantagem de utilização do NDVI é a sua relativa insensibilidade a variações causadas por diferenças de iluminação, sombra de nuvens, atenuação atmosférica, além das variações causadas pela configuração do terreno (ROSENDO, 2005).
Durante o decorrer do tempo, a cobertura vegetal pode sofrer mutações, sejam por condições naturais ou por ação antrópica. Essas mudanças podem ser observadas em decorrência de variações das características fisiológicas das plantas por motivos de secas, estações do ano, doenças, etc.
Fonte: https://eos.com/make-an-analysis/ndvi/
A área de ocupação do dossel vegetal também pode ser avaliada de modo a indicar a expansão, contração ou estabilidade da flora (FRANÇA et al., 2017).
ESTUDO DE CASO
Localização
A área e estudo se localiza no município de Juara-MS, com imagens obtidas nos dias 13 e 14 de julho de 2021.
Materiais
Os dados de sensoriamento remoto dos satélites CBER 04A e Amazônia-1 são disponibilizados pelo INPE através do seguinte endereço eletrônico: http://www2.dgi.inpe.br/catalogo/explore
Observação: Para baixar os dados do DGI-INPE é necessário realizar o cadastro no sistema.
CBER 04A
CBERS-4A (da série Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres) é um satélite de observação da Terra, resultado de um acordo sino-brasileiro lançado dia 20 de dezembro de 2019 e é o sucessor do CBERS-4, lançado em 7 de dezembro de 2014.
Tabela 1: Características dos sensores WPM, MUX e WFI CBERS 04A
| Característica | WPM | MUX | WFI |
| Bandas Espectrais | 0,45-0,52µm (B) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) 0,45-0,90 µm (PAN) | 0,45-0,52µm (B) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) | 0,45-0,52µm (B) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) |
| Resolução | 2 m 8 m | 16,5 m | 55 m |
| Largura da Faixa Imageada | 92 km | 95 km | 684 km |
| Visada Lateral de Espelho | Não | não | não |
| Revisita | 31 dias | 31 dias | 5 dias |
| Quantização | 10 bits | 8 bits | 10 bits |
Fonte: INPE, disponível em: http://www.cbers.inpe.br/sobre/cameras/cbers04a.php
Amazônia-1
Amazonia 1 (denominação técnica SSR-1) é um satélite de observação da Terra brasileiro que foi lançado em 28 de fevereiro de 2021, tendo sua primeira imagem produzida em 03 de março de 2021. O satélite tem como principais funções a observação do território nacional, o combate ao desmatamento ilegal, o monitoramento beira-mar, entre outras aplicações.
Apesar de não ser o primeiro satélite brasileiro, é o primeiro projetado, produzido e testado inteiramente no país. Será o terceiro satélite brasileiro de sensoriamento remoto em operação junto ao CBERS-4 e ao CBERS-4A, ambos produzidos em parceria com a China.
Tabela 2: Características do AMAZÔNIA-1
| Característica | WFI |
| Bandas Espectrais | 0.45-0.52 (B) 0.52-0.59 (G) 0.63-0.69 (R) 0.77-0.89 (IR) |
| Resolução | 64 m |
| Largura da Faixa Imageada | 850 Km |
| Revisita | 5 dias |
| Quantização | 10 bits |
Níveis de Processamento
- Nível 0 (L0): Imagem bruta, sem qualquer correção.
- Nível 1 (L1): Imagem com correção radiométrica.
- Nível 2 (L2): Imagem com correção radiométrica e correção geométrica de sistema, na qual usam-se os dados de efemérides e de atitude recebidos do satélite juntamente com a imagem.
- Nível 2B (L2B): Imagem resultante do processamento por passagem. Os pontos de controle existentes em outras cenas da mesma passagem são usados para refinar os parâmetros de apontamento do satélite. Com esses dados refinados, imagens no nível 2B (L2B) são geradas. Dessa forma, é possível obter produtos de qualidade geométrica melhor que a do nível 2 (L2) em cenas com grande cobertura de nuvens ou com distribuição deficiente de pontos de controle, o que inviabiliza a produção do nível 4 (L4).
- Nível 3 (L3): Imagem com correção radiométrica e correção geométrica de sistema refinada pelo uso de pontos de controle, sem uso de modelo digital de elevação do terreno.
- Nível 4 (L4): Imagem ortorretificada, ou seja, imagem com correção radiométrica e correção geométrica de sistema refinada pelo uso de pontos de controle e de um modelo digital de elevação do terreno.
Imagens Utilizadas:
Comparação
O estudo comparativo entre os sensores dos satélites Amazônia-1 e CBERS4A revelou diferenças significativas em suas capacidades de medição do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI). Enquanto o sensor WFI do Amazônia-1 oferece uma resolução espacial de 64 metros, o sensor WPM do CBERS4A possui uma resolução de 8 metros nas bandas R, G, B e IR, e 2 metros na banda pancromática.
Essas distinções impactam diretamente a clareza e a precisão das análises. O sensor WPM do CBERS4A revela detalhes mais nítidos, possibilitando uma análise mais minuciosa no cálculo do NDVI e uma identificação mais precisa de áreas desmatadas nos arredores da região urbana de Juara-MS, como evidenciado nas Figuras 5 e 6.
Veja como calcular o NDVI no QGIS
Descubra o Mundo do Sensoriamento Remoto com QGIS!
O curso oferecido pela GeoOne é a oportunidade perfeita para quem deseja mergulhar no universo fascinante do sensoriamento remoto. Através de uma abordagem prática e abrangente, você terá a chance de explorar as ferramentas e técnicas avançadas do QGIS para análise de imagens de satélite.
Com instrutores especializados e vasta experiência na área, você aprenderá a interpretar, processar e analisar imagens de sensoriamento remoto, desvendando segredos valiosos sobre a superfície terrestre, recursos naturais e variações ambientais.
O que o curso oferece:
- Aprendizado: Domine as habilidades essenciais para manipular imagens de satélite usando o QGIS.
- Aplicações Práticas: Aprenda a aplicar esses conhecimentos em diversos campos, desde agricultura e meio ambiente até planejamento urbano.
Seja você um estudante, profissional ou entusiasta, este curso proporcionará um conhecimento valioso e prático para explorar as amplas possibilidades do sensoriamento remoto com o QGIS. Aproveite a oportunidade para se destacar na área e alavancar sua carreira!
Inscreva-se agora e aprofunde seu entendimento no mundo dinâmico do sensoriamento remoto com QGIS!
Referências
Divisão de Geração de Imagens. INPE. Catálogo. Disponível em: http://www.dgi.inpe.br/
FRANÇA, L. L. S.; SILVA, L. F. C. F.; SILVA, W. B. Mapping of the spatial-temporal change forvegetation canopy in rough relief areas. R. bras. Geom., Curitiba, v. 5, n. 3, p. 343-360, jul/set. 2017 . Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/320020755_Mapping_of_the_spatial-temporal_change_for_vegetation_canopy_in_rough_relief_areas
INPE. Amazonia 1: Descritivo e Missão do Satélite. Disponível em: http://www.inpe.br/amazonia1/arquivos/A800000-DDD-001_v01-AMAZONIA_1-Descritivo_da_Missao_e_do_Satelite.pdf
ROSENDO, Jussara S. Índices de Vegetação e Monitoramento do Uso do Solo e Cobertura Vegetal na Bacia do Rio Araguari – MG. Programa de pós-graduação em Geografia. Universidade de Uberlândia. 2005.
