LandViewer – EOS data Analytics / Novas Funções!

NOVAS FUNÇÕES DO LANDVIEWER QUE VOCÊ NÃO VAI QUERER PERDER

O LandViewer, um serviço em nuvem desenvolvido pela empresa com base nos EUA, EOS Data Analytics, é conhecido por fornecer acesso fácil a dados de satélites e dados analíticos em ritmo acelerado. Nos meses recentes, ele passou por diversas atualizações que expandiram o catálogo existente de imagens de satélites, introduziram mais ferramentas para análises e acrescentaram alguns outros bônus incríveis.

Uma plataforma única para exploradores de imagens

Ao final de 2018, dados aéreos e espaciais disponíveis para navegação, análise e download por meio do LandViewer incluíam imagens do Sentinel-2 and Sentinel-1 da ESA, Landsat 8 da NASA-USGS e missões anteriores, MODIS, CBERS-4 e NAIP. Esta ampla seleção de dados de observação da Terra cresceu ainda mais com a adição de imagens comerciais de alta resolução do Airbus, SpaceWill e SI Imaging Services.

O LandViewer evoluiu para uma única plataforma, onde, além de dados de fontes abertas, você pode explorar livremente o potencial de dados comerciais com cobertura global, períodos curtos de revisitação e resolução espacial de até 40 cm. O catálogo atual inclui imagens do Pléiades 1a/1b, SPOT 5, SPOT 6 e SPOT 7, juntamente com KOMPSAT-2, 3, 3A e SuperView, Gaofen 1, 2 e Ziyuan-3. Comparado a outros navegadores de imagens em alta resolução, o LandViewer vangloria-se de vantagens como prévia grátis, cálculo de preço automático por área selecionada e entrega rápida de imagem dentro de 3 dias úteis por meio da nuvem do EOS Storage.


Prévia de imagem coletada pelo KOMPSAT-3A acima do Aeroporto Internacional de Shanghai Hongqiao em 29 de outubro de 2018.

Observações de longo prazo com a Análise de Séries de Tempo

A abundância de dados disponíveis, como as imagens atualizadas semanalmente do Sentinel-2 e os dados históricos do Landsat, facilitou o monitoramento de mudanças em longos períodos de tempo. Mas quanto tempo levaria para selecionar e processar diversos anos de dados de satélites para obter uma perspectiva multitemporal? Você nunca saberá, porque a nova Análise de Séries de Tempo pegará todos os dados de detecção remota para você e entregará os resultados em um gráfico facilmente interpretável.


Gráfico de séries temporais do Sentinel-2 gerado para campos agrícolas do estado de Kansas.  

Tudo o que você precisa fazer é selecionar uma área de interesse (AOI), um conjunto de dados de satélite e um período de tempo entre 1 mês e 10 anos. O algoritmo pode pegar todas as imagens com nebulosidade mínima e calcular o NDVI, NDWI ou NDSI em apenas alguns momentos. Por padrão, o gráfico de Séries Temporais gerado contém linhas (representando os valores mín, máx, média e um desvio padrão) que podem ficar escondidos ou exibidos para a sua conveniência, e sempre que você observar um pico ou uma queda incomum nos valores, uma cena do satélite que representa parte da curva pode ser visualizada para estabelecer a causa. Os resultados podem ser baixados como uma imagem (.png) ou um arquivo .csv para Excel.

Análise de vegetação avançada com novos índices espectrais

Todo mundo que busca um olhar mais profundo em relação à cobertura de vegetação ficará satisfeito em descobrir os novos índices espectrais do LandViewer: SAVI, EVI, ARVI, GCI, SIPI e NBR. Esses índices podem complementar a análise NDVI ao fazer correções em relação a efeitos atmosféricos, topográficos ou influências de luminosidade de solo, dependendo da densidade da vegetação, clima e elevação da área de interesse. O índice NBR, por sua vez, é designado para destacar áreas queimadas em relação à vegetação saudável; enquanto a diferença entre os valores NBR antes do incêndio e os valores NBR pós incêndio podem ser aplicados para estimar a severidade da queimada.

O uso de diversos índices simultaneamente permite um melhor insight sobre a saúde da vegetação e ajuda a identificar vegetação estressada ou infectada em estágio precoce.


Análise SAVI derivada do Sentinel-2 de uma região agrícola árida na Arábia Saudita.

Cálculo de área e legenda intuitiva

Outra função do LandViewer, a legenda do índice é designada para resolver o problema da interpretação dos resultados do índice, um problema comum para os novos usuários. Agora, quando um índice espectral é aplicado sobre um território selecionado, o usuário pode visualizar uma legenda detalhada, onde cada classe marcada por cor contém uma curta descrição. Por exemplo, o cálculo de NDVI identificará e destacará as áreas como “vegetação densa”, “vegetação moderada”, “vegetação escassa”, “solo aberto” ou “sem vegetação”.

NDVI com legenda descritiva

Outra funcionalidade para a economia de tempo adicionada recentemente é que a área de cada classe dentro da legenda do índice espectral agora é calculada automaticamente, tanto em metros quadrados como em porcentagem.

E não se esqueça de usar a ferramenta de Área de Interesse (AOI) expandida, que permite o carregamento em massa de muitas AOIs e acelera o trabalho ao permitir a visualização simultânea e a mudança rápida de todas as AOIs no mapa para buscas de imagem e inscrição de nova cena.

Dados analíticos de zona avançados

Ao introduzir a função de Clusterização, os especialistas em detecção remota e desenvolvedores de software do EOS levaram a análise espaço-temporal a um novo nível. Com essa função, os usuários podem executar classificação de dados baseados em satélite sem supervisão de uma área de até 200 sq.km em até 19 agrupamentos (ou clusters). Esse processo envolve a definição de parâmetros customizados (tamanho/número de zonas) e aguardar alguns momentos para que o LandViewer construa uma imagem raster da área com agrupamentos marcados por cor, e uma camada de vetor contornando as fronteiras. Os dois resultados podem ser baixados.

Essa análise em escala pode providenciar vários insights em relação à agricultura, silvicultura, monitoramento costal e outras indústrias. Por exemplo, um fazendeiro pode fazer uso do conveniente mapeamento de zonas por cor dentro do campo com base nos valores NDVI para a navegação precisa no campo e a administração da safra.

De imagens estáticas a animações atraentes


Lapso de tempo do satélite Sentinel-2 da construção do Aeroporto de Istambul, de 2015 a 2018.

Não vamos esquecer que, além dos dados espectrais informativos contidos nos pixels das imagens de satélite, é divertido olhar para esses pixels. Com isso em mente, o LandViewer apresentou a função de Animação de Lapso de Tempo que permite que jornalistas e usuários ativos das redes sociais criem histórias animadas envolventes para compartilhar na Internet. Cada GIF pode conter até 300 cenas, com índices e combinações de banda aplicados.

Desde o desprendimento de icebergs à construção de novos estádios – as imagens de satélite são cheias de informações que valem à pena observar e compartilhar com o mundo, com a ajuda do LandViewer em eos.com/landviewer.

Projeto Porto Seguro – Santa Cruz Cabrália – Volume 4 – Solos

O Projeto Porto Seguro – Santa Cruz Cabrália foi concebido para ser executado dentro das atividades do Programa Informações para Gestão Territorial – GATE, desenvolvido pela CPRM – Serviço Geológico do Brasil, mediante cooperação técnica com as prefeituras municipais. Posteriormente, em função do convênio de cooperação técnica assinado entre a CPRM e a Secretaria de Agricultura e Reforma Agrária do estado da Bahia – Seagri, as atividades do projeto passaram a contar com a participa- ção do Departamento de Desenvolvimento Florestal – DDF. Este projeto objetiva a geração de informações básicas multidisciplinares, com vistas a fornecer subsídios à organização do território dos municípios abrangidos.

O Projeto Porto Seguro – Santa Cruz Cabrália é composto pelos seguintes relatórios: Volume 1 – Clima Volume 2 – Histórico/Infra-Estrutura/Aspectos Socioeconômicos Volume 3 – Geologia Volume 4 – Solos/Capacidade de Uso das Terras/Uso do Solo e Cobertura Vegetal Volume 5 – Hidrogeologia Volume 6 – Vegetação Volume 7 – Geomorfologia/Avaliação da Vulnerabilidade à Erosão/Diagnóstico Geoambiental Volume 8 – Seleção de Áreas para Disposição de Resíduos Sólidos Urbanos.

Volume 4: Solos, Capacidade de Uso das Terras e Uso do Solo e Cobertura Vegetal

Sem títuloEste volume apresenta os relatórios de Levantamento de Reconhecimento de Solos, Capacidade de Uso das Terras e Uso do Solo e Cobertura Vegetal com os respectivos mapas da área do projeto.

Download Textos:

Download Mapas:

FONTE: Cavedon, A. D., Shinzato, E., Jacques, P.D. Projeto Porto Seguro-Santa Cruz Cabrália : Levantamento de reconhecimento de solos, capacidade de uso das terras e uso do solo e cobertura vegetal / organizado por Ari Délcio Cavedon, Edgar Shinzato e Patrícia Duringer Jacques. – Salvador : CPRM/SA, 2000. v. 4 ; 94 p. : il. ; mapas.

SIG Floresta – Mapa da Cobertura Vegetal e do Uso da Terras do Rio de Janeiro

Mais uma fonte de informações para a Cobertura Vegetal e do Uso da Terras do Rio de Janeiro, o SIG Florestas é um trabalho inovador e único no Brasil uma vez que, ao lado da caracterização em grande escala das florestas do bioma de Mata Atlântica da cidade, alia a utilização de geotecnologias e os conhecimentos das ciências naturais. Seu banco de dados permite que os órgãos municipais que atuam na questão ambiental tenham um instrumento de gestão mais seguro e preciso para tomada de decisões, nas áreas de fiscalização, licenciamento, recuperação e proteção climática.

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Todos os resultados do trabalho, incluindo as imagens de satélite que deram origem ao mapa, estão abertos ao público no sistema Florestas do Rio, disponível na internet no site http://sigfloresta.rio.rj.gov.br.

O Mapeamento foi executado em 10 meses entre 2010 e 2011 e foi composto de três grandes etapas:

  • Aquisição das imagens de satélites de alta resolução e seu tratamento;
  • Mapeamento propriamente dito, na escala de 1:10.000, dividido em três sub-etapas, correspondendo às três grandes Macro-Bacias da Cidade: Baía de Sepetiba, Baixada de Jacarepaguá e Baia de Guanabara;
  • Desenvolvimento de ferramento para divulgação dos dados coletados e do cadastro de fragmentos florestais do Rio em formato SIGWEB (Sistema de Informação Geográfica,  para internet).

Mapa de Cobertura Vegetal do Pantanal

O site do MMA está de cara nova e oferecendo uma série de produtos atualizados de forma mais clara e organizada, entre eles está o mapa de cobertura vegetal do Pantanal, em formato impresso e digital.

Em território brasileiro, o Pantanal cobre uma área estimada em 150.355 km2 (IBGE, 2004). Para o mapeamento da vegetação do bioma foram utilizadas 16 imagens Landsat, todas de 2002. A elaboração das cartas de cobertura vegetal na escala 1:250.000 obedeceu ao seguinte procedimento metodológico: reunião do material já existente, sistematização dos dados, trabalho de campo, inserção dos mapas no banco de dados georreferenciado e elaboração do relatório final.

Foram gerados os seguintes produtos finais:

1) mapa índice digital  em escala 1:1000.000, contendo as iniciativas prévias de mapeamento do bioma Pantanal;

2) banco de dados ;

3) 20 cartas-imagem no recorte 1:250.000 e uma carta-imagem do mosaico final, em escala 1:1.000.000;

4) 20 cartas de vegetação em escala 1:250.000, apresentadas em formato digital e impresso;

5) relatório final.

Os dados obtidos indicam que o bioma Pantanal ainda é bastante conservado (ano base 2002), apresentando 86,77 % de cobertura vegetal nativa, contra 11,54% de áreas antrópicas (Tabela 1). As fitofisionomias florestais (Floresta Estacional Semi-decidual e Floresta Estacional Decidual) respondem por 5,07% da área do bioma, enquanto as fitofisionomias não-florestais (Savana [Cerrado], Savana Estépica [Chaco], Formações Pioneiras, Áreas de Tensão Ecológica ou Contatos Florísticos [Ecótonos e Encraves] e Formações Pioneiras) respondem por 81,70% da área do Pantanal. A Savana (Cerrado) predomina em 52,60% do bioma, seguida por contatos florísticos, que ocorrem em 17,60% da área. Com relação à área antrópica, nota-se que a agricultura é inexpressiva no bioma (0,26%), dando lugar à pecuária extensiva em pastagens plantadas, que equivalem a 10,92% da área do bioma e ocupam 94,68% da área antrópica.

Os produtos gerados durante a execução dos trabalhos de mapeamento da cobertura vegetal do bioma Pantanal podem ser acessados no site do MMA por meio dos seguintes links diretos:

Instituições executoras:
Embrapa Informática Agropecuária
Embrapa Gado de Corte
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE
Instituto de Meio Ambiente Pantanal – IMAP/SEMA, MS.

(FONTE: MMA)