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Introdução ao Sensoriamento Remoto: Conceitos e Aplicações

Público-Alvo: Iniciantes e usuários intermediários interessados em aprender sobre sensoriamento remoto.


O sensoriamento remoto é uma técnica que permite a obtenção de informações sobre a superfície terrestre, utilizando sensores instalados em plataformas aéreas ou espaciais. Esses sensores capturam dados eletromagnéticos, que são processados e analisados para a geração de imagens e informações úteis. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos do sensoriamento remoto e suas aplicações.


Exemplos:
1. Captura de imagens de satélite:



  • Utilizando um software de processamento de imagens, como o ENVI ou o QGIS, é possível acessar imagens de satélite disponibilizadas por agências espaciais, como a NASA. Essas imagens podem ser utilizadas para monitorar o desmatamento, identificar áreas de agricultura, analisar a cobertura vegetal, entre outros.

  • Exemplo de código em Python para abrir e visualizar uma imagem de satélite:


import rasterio

# Abrir a imagem
with rasterio.open('imagem.tif') as src:
# Visualizar a imagem
rasterio.plot.show(src)

2. Monitoramento de desastres naturais:



  • O sensoriamento remoto pode ser utilizado para monitorar desastres naturais, como enchentes e incêndios florestais. Através da análise de imagens de satélite, é possível identificar áreas afetadas e auxiliar no planejamento de ações de resposta e recuperação.

  • Exemplo de código em R para calcular o índice de vegetação a partir de uma imagem de satélite:


library(raster)

# Abrir a imagem
imagem <- raster('imagem.tif')

# Calcular o índice de vegetação
ndvi <- (imagem$banda4 - imagem$banda3) / (imagem$banda4 + imagem$banda3)

# Visualizar o índice de vegetação
plot(ndvi)

Compartilhe este artigo com seus amigos interessados em aprender sobre sensoriamento remoto e descubra como essa técnica pode ser aplicada em diversas áreas, desde o monitoramento ambiental até a análise de desastres naturais. Juntos, podemos explorar todo o potencial do sensoriamento remoto!


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