Imagens Do Meio Anbiente

Como lidar com imagens de sensoriamento remoto na prática

Trabalhar com imagens do meio ambiente obtidas por satélite não é tão simples quanto baixar um arquivo GeoTIFF e abrir no QGIS. A gente já passou por isso centenas de vezes e aprendeu que o processo real envolve muito mais ajustes e problemas escondidos do que qualquer tutorial mostra.

O que você realmente precisa saber sobre imagens do meio ambiente

A maior parte das imagens de satélite disponíveis gratuitamente vem do Landsat 8 e 9 (da USGS), Sentinel-2 (da ESA) e, em menor escala, do CBERS-4 (China-Brazil). Cada uma tem suas particularidades. O Landsat oferece resolução de 30 metros para as bandas multiespectrais, com revisita a cada 16 dias. O Sentinel-2 chega a 10 metros nas bandas visíveis e 20 metros nas demais, com revisita de 5 dias na constelação dupla. Se você precisa de algo mais antigo, o Sentinel-1 traz radar de abertura sintética (SAR), útil paranuvens. Eu trabalhei com um projeto de monitoramento de desmatamento na Amazônia usando imagens do Sentinel-2. A primeira coisa que a gente descobriu foi que a plataforma do Copernicus Open Access Hub entregava os dados com correções atmosféricas diferentes dependendo do processamento (Level-1C versus Level-2A). Fomos parar com imagens Level-1C por engano e gastamos três dias inteiros tentando justificar por que os valores de reflectância não faziam sentido quando comparamos com amostras de campo. A correção era aparentemente feita automaticamente, mas o arquivo de metadados não indicava claramente qual pipeline havia sido aplicado. A solução foi refazer o download forçando o nível de processamento 2A e validar com pontos de controle terrestre antes de prosseguir.

Fluxo de trabalho que realmente funciona

O procedimento que adotamos e que se mantém funcionando é bem direto, apesar de exigir atenção em cada etapa. Primeiro, você faz o download dos dados brutos. Para Landsat, use o EarthExplorer da USGS ou o Google Earth Engine. Para Sentinel, o Copernicus Data Space Ecosystem substituiu o antigo hub e é mais rápido para lotes grandes. Baixe as bandas relevantes e o arquivo de índice espectral se for classificação.

Depois, faça o mosaico se precisar de uma área maior que uma cena individual. Aqui há um ponto que muita gente esquece: o alinhamento entre cenas adjacentes nunca é perfeito. Quando você junta imagens de datas diferentes, o shift geométrico pode variar de alguns pixels a mais de dez pixels em terrenos acidentados. Eu resolvi isso aplicando uma correlação cruzada com sub-pixel registration usando o comando gdal_merge combinado com gdalwarp e o parâmetro -tp para fixar o sistema de coordenadas, seguido de verificação visual em um ponto de referência conhecido. Sem esse passo, índices calculados depois ficam distorcidos. A correção atmosférica é o próximo grande divisor de águas. Para Sentinel-2, o Sen2Cor é o processador padrão e roda como algoritmo raster no SNAP da ESA. Ele estima a espessura óptica dos aerossóis e aplica a correção de reflectância na superfície. Funciona bem na maioria dos casos, mas tem limitações. Em regiões com muita nebulosidade persistente, como partes da Amazônia, o Sen2Cor às vezes falha em corrigir bordas de nuvens e deixa artefatos que parecem refletância real. Meu workaround foi rodar uma máscara de nuvens (SCL band) e depois preencher os pixels mascarados com interpolação bilinear a partir dos pixels vizinhos não afetados, usando uma ferramenta como o GDAL's gdal_fillnodata. Isso recupera regiões críticas sem introduzir dados inventados.

Para classificação, oRandom Forest implementado no SAGA GIS ou no sklearn do Python entrega resultados consistentes em menos de 30 minutos para cenas de 100 por 100 quilômetros, dependendo da máquina. O segredo não é o algoritmo em si, mas a qualidade dos pontos de treinamento. Selecione pelo menos cem amostras por classe, distribuídas uniformemente pela cena, e evite treinar com pixels próximos a bordas de estradas ou rios porque eles capturam mistura espectral e confundem o classificador. Use validação cruzada com k=5 para estimar o erro de forma honesta antes de confiar nos resultados.

Onde tudo costuma dar errado

Existem armadilhas que aparecem sempre. A primeira é a confusão entre reflectância de superfície e brilho de toponça (top of atmosphere). Se você calcular NDVI diretamente com bandas Level-1C sem correção, os valores vão estar inflados e comparáveis apenas dentro da mesma cena, não entre datas diferentes. Isso mata séries temporais. A segunda é a suposição de que resolução espacial maior significa sempre melhor resultado. Bandas de 10 metros do Sentinel-2 são tentadoras, mas em áreas de agricultura de corte e queima, onde as manchas são pequenas e irregulares, a resolução de 20 metros das bandas do infravermelho de onda curta pode ser mais estável porque reduz o ruído espectral sem perder informação relevante. Já testei os dois e a diferença de acurácia ficou dentro da margem de erro da validação de campo.

A terceira é esquecer o efeito de saturação. O Landsat tem faixas dinâmicas limitadas a 16 bits, então áreas muito claras como arenitos expostos ou superfícies de água com forte reflexo solar chegam ao teto do sensor. Nesses casos, a diferença entre alvos desaparece e a classificação não consegue separá-los. O Sentinel-2 resolve parcialmente com 12 bits de efetividade estendida, mas ainda sofre o mesmo problema em condições de brilho extremo. Quem precisa de resolução temporal mais apertada e não quer depender exclusivamente de Sentinel-2 pode recorrer ao MODIS, que entrega dados diários com 250 metros para as bandas mais úteis. A perda de detalhe é grande, mas para monitoramento de queimadas em larga escala, o MODIS continua sendo a opção mais confiável porque a cobertura é consistente e os produtos de detecção de fogo já vêm processados.

Links e fontes para acessar os dados

O EarthExplorer da USGS (https://earthexplorer.usgs.gov) é o ponto de partida para Landsat. O Copernicus Data Space Ecosystem (https://dataspace.copernicus.eu) cobre Sentinel. O Google Earth Engine (https://earthengine.google.com) permite acesso programático e processamento na nuvem, o que evita o download manual de arquivos que podem ultrapassar dez gigabytes por cena. Para processamento local, o QGIS com osemi-automatic classification plugin (SCP) agiliza bastante a exportação de amostras e a aplicação de classificações. No lado scripting, o código do Python com rasterio e xarray para leitura e o scikit-learn para modelagem formam uma pilha estável que uso há anos. Quando o volume de dados cresce, migrar para o Google Earth Engine reduz o tempo de processamento de horas para minutos, mas depende de conexão estável e da disponibilidade de contas com permissões adequadas.

Nenhum desses fluxos elimina a necessidade de validação de campo. Imagens de satélite são bons indicadores, mas a leitura do solo continua sendo a referência final. O que eu posso afirmar com certeza é que, seguindo esses passos e caindo nos mesmos erros que já cometi, o processo se estabiliza e o tempo de produção cai significativamente em comparação com métodos artesanais.