Embrapa desenvolve algoritmos para facilitar processamento de imagens de satélites e drones - Sistema FAEB
Pesquisadores da Embrapa Meio Ambiente (SP), da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP ) desenvolveram uma série de novos algoritmos que aprimoram a classificação de imagens de satélite. Um dos principais diferenciais é a facilidade em processar imagens multiespectrais (com várias bandas), conferindo medidas quantitativas e qualitativas aos alvos na superfície terrestre de forma mais simplificada do que métodos de classificação tradicionais.
Ele afirma que, em métodos tradicionais básicos, como índices espectrais, é possível detectar a maior ou menor presença de biomassa aérea vegetal utilizando sensores orbitais tradicionais, como os da série Landsat, hoje amplamente disponíveis. Entretanto, os algoritmos propostos vão além, e fornecem medidas que ajudam a mapear os níveis de alteração oriundos das mudanças nos estádios (diferentes fases) da vegetação. Algo que seria obtido apenas por processamentos mais complicados e demorados. É possível, por exemplo gerar os chamados mapas de complexidade, nos quais áreas de transição entre diferentes tipos de estádios de vegetação ou cultivos são delimitados, implicando detecção da presença de reboleiras de pragas, no caso da soja, por exemplo, ou processos de regeneração ou degradação da vegetação.
Os algoritmos, como os propostos por nós, permitirão processamentos mais adequados às características desses sensores, de altíssima resolução espacial e temporal, com uma constelação que permite revisitas praticamente diárias, também possuindo bandas multiespectrais. De fato, este é um momento disruptivo para a área de sensoriamento remoto, para o qual entramos preparados", comemora o cientista.