4 Resoluções do Sensoriamento Remoto
Explorando as Resoluções do Sensoriamento Remoto:
O sensoriamento remoto desempenha um papel vital na coleta de informações sobre a Terra, oferecendo uma visão abrangente e precisa de diversos fenômenos. Suas resoluções, que incluem espacial, radiométrica, temporal e espectral, são fundamentais para a compreensão detalhada do nosso planeta.
1. Resolução Espacial:
Define a capacidade do sensor em distinguir detalhes espaciais na superfície terrestre. Quanto maior a resolução espacial, mais nítida é a imagem e maior a capacidade de identificar objetos pequenos.
Uma imagem com resolução de 30 m é superior a uma que possua 90 m na resolução espacial. Porém, essa mesma imagem será inferior a outra que possua 15 m dessa resolução.
2. Resolução Radiométrica:
Refere-se à capacidade de distinguir diferentes níveis de intensidade de radiação eletromagnética. Quanto maior a resolução radiométrica, mais nuances de cor e intensidade podem ser capturadas, permitindo análises mais precisas.
A Resolução radiométrica do satélite Landsat 5 era de 8 bits, ou seja os valores do número digintal (no Inglês DN, digital number) variava entre 0 e 255). O que corresponde a 256 (2^8) tons distintos para ser atribuido a cada pixel.
3. Resolução Temporal:
Enfatiza a frequência com que um sensor revisita uma mesma área ao longo do tempo. Uma alta resolução temporal possibilita a análise de mudanças sazonais, eventos climáticos e alterações na cobertura do solo.
Por exemplo, o Landsat 5 cobria a mesma área a cada 16 dias, já o Spot 7 imageia a mesma área em questão de 1 a 3 dias.
4. Resolução Espectral:
Define o número e a largura das bandas espectrais capturadas pelo sensor. Uma resolução espectral mais alta permite a identificação de diferentes tipos de materiais na superfície terrestre com maior precisão. Exemplo, os satélites da série Landsat 5 possuiam 7 bandas espectrais, já o Hyperion, possuiam 220 bandas espectrais. Ou seja, o Landsat era multiespectral, o Hyperion, hiperespectral.
Conclusão: O sensoriamento remoto, por meio dessas resoluções, proporciona uma visão holística e dinâmica do nosso planeta, fornecendo insights cruciais para diversas disciplinas. Entender esses aspectos é essencial para a interpretação eficaz das imagens e dados coletados.
Referências:
Jensen, J. R. (2007). Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective.
Lillesand, T. M., & Kiefer, R. W. (2000). Remote Sensing and Image Interpretation.
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