geoprocessamento
No campo do sensoriamento remoto e da geoprocessamento, um dos conceitos mais fundamentais é a resolução espacial. Mas o que exatamente significa resolução espacial quando estamos falando de imagens de satélite? Vamos descomplicar! Definição de Resolução Espacial A resolução espacial refere-se ao nível de detalhe que uma imagem de satélite pode capturar. É a medida da menor unidade distinguível em uma imagem e está diretamente relacionada ao tamanho do pixel na superfície terrestre. Como a Resolução Espacial é medida? A resolução espacial é normalmente expressa em metros. Por exemplo, uma resolução de 10 metros significa que cada pixel na imagem representa uma área de 10×10 metros na superfície da Terra. Quanto menor o valor, maior a resolução, e portanto, mais detalhes podem ser vistos na imagem. Tipos de Resolução Espacial Existem diferentes níveis de resolução espacial, cada um adequado para diferentes aplicações:
Sentinel-2C no Google Earth Engine: Acesso Automatizado e Integração em Fluxos de Análise
A constelação Sentinel-2 passou a contar recentemente com um novo satélite operacional: o Sentinel-2C. Sua entrada em operação amplia a capacidade de aquisição de imagens multiespectrais de alta resolução e reforça a continuidade dos dados do programa Copernicus, especialmente para aplicações ambientais, agrícolas e territoriais. Com a disponibilização do Sentinel-2C no Google Earth Engine (GEE), torna-se possível integrar automaticamente essas imagens a fluxos de análise já consolidados, sem necessidade de ajustes complexos nos códigos existentes. Neste post, apresentamos uma abordagem automatizada para acessar, filtrar e gerar produtos com imagens do Sentinel-2C no GEE. Sentinel-2C: Continuidade e Robustez da Constelação O Sentinel-2C passa a operar em conjunto com os satélites Sentinel-2A e Sentinel-2B, garantindo: Assim como seus antecessores, o Sentinel-2C é equipado com o sensor MSI (Multispectral Instrument), que fornece: Essas características mantêm a compatibilidade total com análises multitemporais e metodologias já aplicadas ao Sentinel-2. Estratégia Automatizada no Google Earth Engine Em vez de trabalhar com imagens pontuais, a abordagem proposta aqui utiliza: permitindo integrar o Sentinel-2C diretamente a rotinas operacionais de monitoramento. Exemplo Automatizado no Google Earth Engine Objetivo do script Código GEE (JavaScript) Vantagens dessa Abordagem ✔ Automação totalO uso do atributo SPACECRAFT_NAME garante que apenas imagens do Sentinel-2C sejam utilizadas, sem interferência de outros satélites. ✔ Compatibilidade metodológicaO código permanece compatível com fluxos já existentes para Sentinel-2A e 2B. ✔ EscalabilidadeA mesma estrutura pode ser aplicada para: ✔ Reprodutibilidade científicaFunções e filtros claros facilitam auditoria e reaplicação do método. Aplicações Práticas do Sentinel-2C A integração do Sentinel-2C ao GEE fortalece aplicações como: Considerações Finais A chegada do Sentinel-2C ao Google Earth Engine representa mais do que um novo satélite disponível: trata-se de um reforço à continuidade, confiabilidade e qualidade das análises geoespaciais baseadas em imagens ópticas. Ao adotar fluxos automatizados, como o apresentado neste post, é possível explorar todo o potencial do Sentinel-2C de forma eficiente, padronizada e alinhada às boas práticas da análise espacial moderna.
Cloud Score+ no Google Earth Engine: Automação para Máscara de Nuvens no Sentinel-2
A análise de imagens ópticas em regiões tropicais, como grande parte do território brasileiro, exige métodos eficientes para redução de interferências atmosféricas, especialmente nuvens e sombras. Pensando nisso, a GATFOREST apresenta uma abordagem automatizada para uso do Cloud Score+ no Google Earth Engine (GEE), aplicada a imagens do Sentinel-2. O objetivo é demonstrar um fluxo de trabalho simples, reprodutível e escalável, alinhado às boas práticas de análise geoespacial em ambiente de computação em nuvem. O que é o Cloud Score+? O Cloud Score+ é um conjunto de métricas de qualidade geradas por modelos de inteligência artificial, desenvolvidos para avaliar a usabilidade de cada pixel em imagens do Sentinel-2.Diferentemente de máscaras tradicionais, o método atribui uma pontuação contínua, indicando o grau de interferência atmosférica, o que permite maior controle na filtragem das imagens. Essa abordagem é especialmente relevante para: Abordagem Metodológica da GATFOREST Neste exemplo, a estratégia adotada envolve: Esse fluxo favorece padronização metodológica, redução de ruído e maior confiabilidade dos resultados. Implementação Automatizada no Google Earth Engine // ==============================// PARÂMETROS GERAIS// ==============================var roi = geometry; // Região de interessevar startDate = ‘2024-12-01’;var endDate = ‘2025-01-16’;var qualityThreshold = 0.6; // ==============================// COLEÇÕES// ==============================var s2 = ee.ImageCollection(‘COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED’);var cloudScore = ee.ImageCollection(‘GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED’); // ==============================// FUNÇÃO DE MÁSCARA// ==============================function maskByCloudScore(image) {var score = image.select(‘cs’);return image.updateMask(score.gte(qualityThreshold));} // ==============================// PROCESSAMENTO// ==============================var filteredCollection = s2.filterBounds(roi).filterDate(startDate, endDate).linkCollection(cloudScore, [‘cs’]).map(maskByCloudScore); // ==============================// COMPOSIÇÃO FINAL// ==============================var composite = filteredCollection.median(); // ==============================// VISUALIZAÇÃO// ==============================Map.centerObject(roi, 11);Map.addLayer(composite, {bands: [‘B4’, ‘B3’, ‘B2’],min: 0,max: 2500}, ‘Sentinel-2 | Cloud Score+’); Nota técnica:Limiar de qualidade entre 0,5 e 0,7 tende a apresentar bons resultados em áreas tropicais, equilibrando remoção de nuvens e preservação de informação espectral. Vantagens do Uso Automatizado do Cloud Score+ Aplicações Práticas Essa metodologia é indicada para: Considerações Finais A incorporação do Cloud Score+ em fluxos automatizados no Google Earth Engine representa um avanço significativo na qualidade das análises com imagens ópticas. Ao adotar práticas de automação e padronização, como propõe a GATFOREST, é possível obter produtos mais consistentes, confiáveis e adequados à tomada de decisão em diferentes escalas. Explorar diferentes limiares e estratégias de composição é fundamental para adaptar o método às especificidades de cada projeto.
