Como conseguir imagens de satélite da região norte do Brasil
Muita gente procura por foto da região norte sem saber exatamente qual ferramenta usar ou de onde baixar imagens úteis. O problema é que existem dezenas de plataformas, cada uma com resolução diferente, licença variada e atualização desatualizada em relação ao que você espera ver. Vou explicar o que funciona na prática.
O que usar para foto da região norte
A forma mais direta é usar o Google Earth Engine. Nele você tem acesso a imagens do Landsat, Sentinel-2 e Maxar. O Sentinel-2 é o que tem melhor custo-benefício para a maioria dos usos: resolução de 10 metros por pixel, cobertura gratuita e atualização a cada cinco dias. Se você precisa de algo mais detalhado, o Maxar chega a 30 centímetros, mas exige conta verificada e, em muitos casos, pagamento. Um problema que eu encontrei na prática foi com a nubosidade. A região norte do Brasil tem cobertura de nuvens permanente na maior parte do ano. Quando eu comecei a fazer mapeamento de desmatamento na divisa do Pará com a Amazonas, as imagens do Landsat vinham quase todas encobertas. O workaround que eu usei foi baixar não uma única cena, mas um mosaico de várias datas ao redor do período que eu precisava, depois selecionar manualmente as bandas com menor presença de nuvens. Um script Python rodando em Jupyter com a biblioteca rasterio e o módulo de filtragem do Google Earth Engine resolve isso em cerca de 15 minutos.
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Alternativas gratuitas
Se o Google Earth Engine parece complicado demais, o INPE oferece o DEMON, que disponibiliza imagens orbitais brasileiras com frequência. A resolução é inferior à do Sentinel-2, mas para visualização geral ou trabalhos acadêmicos simples funciona sem burocracia de cadastro. Outra opção é o site do MapBiomas. Ele já entrega produtos processados de cobertura do solo com dados anuais até 2024, o que economiza horas de processamento. A desvantagem óbvias dessas alternativas é que o MapBiomas só traz classificação temática, não a imagem original. Se você quer analisar a espectralidade real de uma área específica, precisa voltar para o Sentinel-2 ou Landsat mesmo.
Dica técnica que ninguém menciona
A maioria dos tutoriais ensina a baixar a imagem bruta e pronto. O que esquecem de dizer é que a correção atmosférica faz diferença real. Sem ela, uma área de floresta densa pode aparecer com tonalidade acinzentada errada e comprometer qualquer análise posterior. No Google Earth Engine, a função ee.Image.reduceRegion() com o método CCDC resolve boa parte disso automaticamente. No QGIS, o plugin SEN2TIFF faz a correção em lote em torno de 20 minutos por cena de 100 km². Outro erro comum é assumir que todos os dados estão no mesmo sistema de coordenadas. A região norte do Brasil abrange fusos UTM diferentes: de 19S a 24S. Se você misturar cenas de fuso diferente sem reprojetar, o resultado é uma sobreposição completamente fora do lugar. Eu perdi meio dia refazendo um mosaico por causa disso. A solução é simple: reprojetar tudo para o SIRGAS 2000 antes de qualquer operação.
Para quem quer começar rápido, o link direto para a interface do Google Earth Engine é code.earthengine.google.com. Basta criar uma conta Gmail comum, pedir acesso à API e seguir com o exemplo de sentinel-2 preprocessing que já vem nos tutoriais oficiais.
