As imagens e fotografias aéreas trazem informações? - Instituto Prístino

As imagens e fotografias aéreas trazem informações?

As imagens de satélite são hoje extremamente úteis na observação de fenômenos e monitoramento da superfície. Contudo, uma imagem nada mais é que uma matriz, aquela mesma da matemática, com linhas e colunas, sendo que em cada cruzamento entre linha e coluna temos o que chamamos de Número Digital (Figura 1).

Figura 1 – Matriz que contém os número digitais. As imagens de satélite são formadas deste modo. Fonte da imagem: https://geocompr.robinlovelace.net/spatial-operations.html, Acesso 14-10-2019.

 

A imagem é obtida através de sensores que captam a radiação refletida pela superfície em diferentes comprimentos de onda. Usualmente, trabalhamos com o que chamamos de espectro do visível ou RGB (Red, Green, Blue), que são as cores que, em conjunto, formam imagens exibidas pelas telas de computadores e por nós percebidas. Porém, existe uma infinidade de frequências que nós não captamos, mas os sensores das máquinas sim (Figura 2).

 

Figura 2 – O espectro eletromagnético, com destaque para o visível, que é a parte que o nosso sensor (olhos) conseguem perceber desse amplo conjunto de frequências da luz. Fonte da imagem: https://imagine.gsfc.nasa.gov/science/toolbox/emspectrum1.html, Acesso em 14-10-2019.

 

O que devemos fazer, então, quando temos uma imagem de satélite ou fotografia aérea? Temos que interpretá-la! Essa interpretação pode ser feita por qualquer pessoa que consiga identificar os elementos na imagem, principalmente quando ela está na chamada composição natural, que nada mais é que uma imagem comum que nossos sensores conseguem ver e o nosso cérebro classificar (Figura 3).

 

Figura 3 – Nossos olhos captam apenas uma porção do espectro eletromagnético, que chamamos de visível e correspondem às cores Azul, Verde, Vermelho. Fonte da imagem: https://brasilescola.uol.com.br/o-que-e/fisica/o-que-e-espectro-eletromagnetico.htm, Acesso 14-10-2019

 

A interpretação das imagens muitas vezes gera a classificação da mesma, que nada mais é que dar um rótulo ou um nome a algo observado. Podemos, por exemplo, identificar florestas, lagos, rios, cidades, ruas, pastagens, entre outros elementos, isso tudo de forma manual.

 

Imagem e sua classificação

Porém, existem formas de se classificar uma imagem de forma automática, esse procedimento pode ser realizado com a utilização de softwares que precisam, basicamente, de uma amostragem dos elementos que serão “procurados” na imagem. Neste sentido, existem vários métodos, sendo o mais usual  conhecido como classificação pixel-a-pixel, em que cada uma das células da imagem recebe um “rótulo” (Figura 4)

Figura 4 – À esquerda temos uma imagem de satélite, e à direita a sua classificação pixel-a-pixel. Com a figura da direita é possível classificar o uso do solo. Fonte da imagem: Equipe Instituto Prístino.

 

Com o advento das imagens de alta resolução, passamos a contar com outros tipo de classificação, conhecido como classificação orientada a objetos. Nesta, o computador busca por conjuntos de pixels que forma um objeto, o que gera uma classificação mais interessante, quando falamos de alta resolução espacial (Figura 6).

Figura 6 – Este é um exemplo de classificação orientada a objetos, onde o usuário informa os objetos que serão classificados (esquerda) e o software, através de algoritmos, gera um mapa de cobertura do solo. Isso é feito a partir do agrupamento de uma certa quantidade de pixels e que leva em consideração, o número digital, a forma, a textura, entre outros atributos. Fonte da imagem: https://gisgeography.com/image-classification-techniques-remote-sensing/, Acesso em 14-10-2019.

Esses são dois exemplos já difundidos, outros modos estão surgindo e fazem uso da inteligência artificial, e tem o princípio de amostragem similar ao que é feito com a classificação orientada a objetos. Atualmente, no Instituto Prístino, estamos trabalhando nestes novos métodos, em breve traremos novidades aqui na página destas novas tecnologias.

A partir de agora, lembrem-se de não utilizar “as informações da imagem de satélite”, elas não são nada sem um ser cognitivo que as rotule.