SNAP – PLATAFORMA PARA TRATAMENTO DE IMAGENS DE RADAR

SNAP – PLATAFORMA PARA TRATAMENTO DE IMAGENS DE RADAR

O software SNAP (Sentinel Application Platform) desenvolvido pela Agência Espacial Europeia (ESA) é um software gratuito com interface amigável, que permite o processamento das imagens SAR de forma bastante simples. A utilização de imagens SAR tem se tornado cada vez mais, um diferencial quando se trata da aplicação de técnicas de sensoriamento remoto.

A sua principal vantagem em relação aos sensores ópticos é ser menos influenciada pelas características da atmosfera, como nuvens e aerossóis. Além disso, as imagens SAR são caracterizadas por possuírem uma maior penetração nos alvos da superfície terrestre. A partir do processamento das imagens SAR é possível extrair diversas informações sobre o alvo, como decomposições polarimétricas, coeficientes de retroespalhamento, coerência interferométrica, entre outros, que podem auxiliar nas mais diversas aplicações. Dessa forma, com esse mini curso, o aluno será capaz de entender e processar as imagens SAR, extraindo diversas informações para serem utilizadas em suas aplicações profissionais.

O processamento de imagens SAR visando a obtenção de interferogramas para estudo de variações de terreno é um processo complexo, que envolve várias etapas de processamento. Para isso, o software SNAP apresenta-se como ferramenta gratuita e principal de tratamento de imagens do sistema Sentinel 1. Entretanto, o mesmo software também pode ser usado para tratamento de imagens de outros satélites, tais como: Radarsat-2, Terra SAR-X, Alos 1&2, Cosmo-Skymed dentre outros.

O processamento exige que duas imagens (uma chamada master e outra slave) sejam alinhadas e subtraídas digitalmente. Por fim, o diagrama de interferência pode ser transformado em um modelo de elevação.

Como exemplo podemos citar a avaliação da qualidade das águas que, mediante sensores remotos é de grande interesse para futuras análises. Faz-se de relevante importância as etapas para o processamento de imagens, particularmente quando o objetivo for avaliar a qualidade das águas mediante a estimativa de determinadas concentrações de clorofila em ambientes aquáticos eutrofizados, podendo apresentar aumento de fitoplancton e consequentemente da clorofila-a, o despejo progressivo de efluentes domésticos e industriais, que causam desequilíbrios em diversos ecossistemas, outros fatores poluidores como derramamento de esgoto, etc…

 

Decorrentes das facilidades disponibilizadas pela ESA (European Space Agency), hoje em dia é possível a aquisição gratuita de imagens de seus satélites e de seu processamento também por meio de software gratuito e diretamente da casa do interessado, com o uso de um computador pessoal de custo acessível à grande maioria dos interessados em sensoriamento remoto. Este conjunto de facilitadores potencializa a popularização do uso das imagens Sentinel 2 (A e B).

 

O documento que poderá ser encontrado abaixo, tem como principal objetivo apresentar os procedimentos para localizar e baixar imagens dos satélites Sentinel 2 (A e B), bem como baixar e instalar o software SNAP (Sentinels Application Platform), disponibilizado pela ESA para o processamento das imagens. Também apresentar algumas etapas para o processamento de imagens, particularmente quando o objetivo for avaliar a qualidade da água mediante a estimativa das concentrações de clorofila e da profundidade do disco de Secchi, objetos de exemplos neste documento.

Nosso curso de SnapRemoto com aulas síncronas ( professor online ) em todas as aulas, para processamento de imagens de satélite terá inicio no dia 08/01/24 com carga horarioa de 24 horas. As matriculas estão abertas.

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A versão atual é 9.0.0 (29.06.2022 15:00 UTC ).

Para obter informações detalhadas sobre as alterações feitas nesta versão, dê uma olhada nas notas de versão dos diferentes projetos: SNAP , S1TBX , S2TBX , S3TBX , SMOS Box , PROBA-V Toolbox

 

QGIS + BDG PostgreeSQL + Python

Os SIG são sistemas computacionais capazes de capturar, modelar, armazenar, recuperar, manipular, analisar e apresentar dados geográficos. Bancos de dados geográficos (BDG) são coleções de dados georreferenciados, manipulados por Sistemas de Informação Geográficas (SIG). O PostgreSQL é um sistema gerenciador de banco de dados (SGDB) de código aberto. Como o PostgreSQL, existem muitos outros SGBD, seja também de código aberto ou proprietário.
As bases para o QGIS foram as bibliotecas (libraries) QT, GEOS, OGR/GDAL e GRASS. Usado com o apoio de PostigreSQL-Postgis o QGIS se transforma em uma ferramenta completa para o
geoprocessamento e análise espacial de dados.

Entender qual a relevância de modelos de bancos de dados geográficos, abarcando o geoprocessamento, e o banco de dados em nuvem requer fazer uma pergunta: Como o uso desses modelos de bancos de dados auxiliam as empresas na atualidade?

Como resposta, foi constatado que as aplicações da ciência dos dados nas áreas de geografia espacial e na nuvem auxiliam no melhor armazenamento de informações, nas tomadas de decisões e na compreensão de problemas que surgem com a evolução social e dos meios de comunicação.
Assim, nota-se a garantia de uma maior segurança quanto aos registros, acessibilidade prática, redução de gastos e confiabilidade na organização.
Por fim, conclui-se que os bancos de dados e e ferramentas de geoprocessamento como o QGIS contribuem para o desenvolvimento de uma organização, bem como aumentam a confiabilidade em seus serviços e atraem novos clientes.

A GISCursos proporciona aos interessados nesta área a capacitação:
QGIS com BDG PostgreSQL e aplicações Phyton.

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Os limites entre a Amazônia e o Cerrado

Nos estados de Mato Grosso, Pará, Tocantins e Goiás, algumas áreas classificadas como Cerrado são, na verdade, Amazônia. Em outras, ocorre o inverso e também há blocos de mata que são uma combinação dos dois tipos de vegetação, segundo um mapa recente que propõe a revisão dos limites entre os biomas (Biodiversity and Conservation, 25 de fevereiro). No trabalho, produzido a partir de imagens de satélite, pesquisadores de universidades de Mato Grosso, do Acre e de Brasília examinaram uma área de 613 mil quilômetros quadrados (km2) nos quatro estados e reconheceram que a diversidade de formas de vegetação na região dificulta diferenciar Amazônia de Cerrado. Mostraram também que o limite entre eles é mais sinuoso e complexo do que o do mapa oficial, definido entre 1970 e 1985. Eles identificaram 151 áreas de Cerrado com mais de 5 km2 em áreas classificadas como Amazônia e 152.182 km2 de áreas de transição, principalmente no Cerrado. Áreas de transição, com as duas formas de vegetação, podem se estender por até 250 quilômetros de um lado ou de outro da linha atual que separa os dois tipos de vegetação. Segundo os autores, a simplificação da divisão entre os biomas facilitou o desmatamento das áreas de transição. Por lei, os proprietários de terras têm de proteger 35% da vegetação no Cerrado e 80% na Amazônia. “Estamos encaminhando ao Ministério do Meio Ambiente, ao Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade e ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística um pedido para discutir a redefinição dos limites da Amazônia e propor a criação de uma zona especial de proteção na transição Amazônia-Cerrado”, diz o engenheiro florestal Ben Hur Marimon Junior, da Universidade do Estado de Mato Grosso, coordenador do estudo.

Este texto foi originalmente publicado por Pesquisa FAPESP de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.

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