CAP 02 - EVOLUÇÃO E APLICAÇÕES DOS SISTEMAS GPS

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GEOPROCESSAMENTOGEOPROCESSAMENTO
EVOLUÇÃO EEVOLUÇÃO E
APLICAÇÕES DOSAPLICAÇÕES DOS
SISTEMAS GPSSISTEMAS GPS
Autor: Me. Felipe Rodrigues
Macedo
Revisor : Ke l ly Cr is t ina de Melo
I N I C I A R
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introdução
Introdução
Os sistemas de posicionamento por satélite, vão além do GPS. Nesta unidade,
abordaremos sobre os sistemas GPS, além da estrutura de sistemas de
informações geográ�cas e seus tipos de dados. Veremos também os
fundamentos básicos do Sensoriamento Remoto, a teoria, o espectro
eletromagnético, o comportamento dos alvos, as características das imagens
de satélite multiespectrais e a composição das bandas. Isso posto, seremos
capazes de entender os usos dos sistemas de posicionamento por satélite e
as diferenças nos dados geoespaciais utilizados nos SIGs. Compreenderemos
a fundamentação teórica do Sensoriamento Remoto e seus diversos usos,
desde mapeamentos de vegetação, passando por expansão urbana e outros,
como dados climáticos, relevo e etc.
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No ano 1973, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos desenvolveu um
sistema de posicionamento por satélite para �ns militares, nascia o NAVSTAR
GPS (Navigation Satellite with Time And Ranging - Global Positioning System) que
passou por dois períodos de testes, um até 1979 e o outro até 1985. Na
terceira fase, o departamento produziu os aparelhos de GPS e terminou a
rede com 24 satélites. A utilização inicial do GPS foi para facilitar os
deslocamentos de tropas, a localização de tropas inimigas e a navegação de
alta precisão para transporte militar. O GPS foi testado na Guerra do Golfo
(1990-1991), facilitando a locomoção das tropas pelo deserto. Em 1994, o
sistema GPS foi totalmente �nalizado e foi possível integrá-lo às operações de
levantamentos terrestres (CARVALHO; ARAÚJO, 2009). Atualmente o GPS é
referência quando se trata de Sistema Global de Navegação por Satélite
(Global Navigation Satellite System – GNSS). Entretanto, ele não é o único
sistema ativo, existem pelo menos outros três sistemas conhecidos: GLONASS
(Global Orbiting Navigation Satellite System), Beidou (Compass) e Galileo.
O GLONASS nasceu em paralelo ao GPS, porém na antiga União da Repúblicas
Socialistas Soviéticas (URSS). Ele também possuía como objetivo a área militar
Histórico e Evolução dosHistórico e Evolução dos
Sistemas deSistemas de
Posicionamento porPosicionamento por
SatéliteSatélite
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e desde 1988 era utilizado pela sociedade civil. Com o �m da URSS, a
Federação Russa assumiu o projeto, ele foi �nalizado em 1995, mas devido a
problemas muitos satélites foram desativados, chegando a possuir apenas 9
dos 25 originais no ano de 2002. Esse sistema passou por modernizações, e
em 2010 atingiu o número de 23 satélites em funcionamento (DOMPIERI;
SILVA, NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
O Galileo surgiu após a recusa do Estados Unidos de permitir que outros
países desenvolvessem o GPS. Assim, a União Europeia decidiu desenvolver
um sistema próprio. Entre os anos de 1999 e 2002 ocorreu a fase de de�nição
da arquitetura do sistema e do segmento espacial. Em 2005 o primeiro
satélite foi lançado, o projeto previa ao menos 30 satélites em operação
(DOMPIERI; SILVA, NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
Por �m, o Beidou ou Compass foi iniciado em 1983, porém seu primeiro
satélite foi lançado no ano 2000. A expectativa do Governo Chinês é até 2020
o sistema estar �nalizado com 35 satélites em órbita.
Das Características dos Sistemas de
Posicionamento por Satélite
Cada sistema de posicionamento global possui características próprias, mas
todos seguem algumas regras, por exemplo, para que um sistema seja global
são necessários pelo menos 24 satélites. Um receptor na superfície terrestre
precisa de no mínimo 4 satélites disponíveis, três são su�cientes para
determinar as coordenadas e o quarto para determinar o tempo, tendo em
vista a diferença nos relógios dos satélites e do receptor. O levantamento das
coordenadas determina a posição por meio da latitude, longitude e altitude, e
quando comparada por outros métodos de levantamentos topográ�cos e
geodésicos, o sistema por satélite é mais preciso por não necessitar da
visualização entre as estações. Um levantamento por satélite pode ser feito
em qualquer terreno e em qualquer tipo de clima (DOMPIERI; SILVA,
NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
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O sistema GPS possui como característica a presença de 24 satélites em órbita
média distribuídos em seis planos orbitais igualmente separados e espaçados
com quatro satélites em cada um, todos em uma altitude média de 20.200
metros e com inclinação de 55° em relação ao Plano do Equador e com um
período orbital de aproximadamente 12 horas siderais. O sistema consegue
manter pelo menos quatro satélites disponíveis em qualquer parte do globo a
qualquer hora (MONICO, 2008).
Por sua vez, o GLONASS também possui 24 satélites ativos e três de reserva.
Eles estão distribuídos em três planos orbitais de 120° e com inclinação de
64,8°, cada um com oito satélites igualmente espaçados. A altitude média é
deles é de 19.100 metros, já o período orbital é de 11h15min siderais. Por ter
um ângulo de inclinação maior que o do GPS, a constelação do GLONASS
pode proporcionar melhor cobertura em altas latitudes. O GLONASS possui
de 6 a 11 satélites visíveis em qualquer lugar do planeta (MONICO, 2008).
Já o Galileo prevê 30 satélites, sendo 27 operacionais e 3 de reserva. Ele está a
23.600 km de altitude e com inclinação de 56° em relação ao plano do
Equador. O seu período orbital é de 14h4min siderais. Com a disposição dos
satélites, os sinais do Galileo mantêm uma boa recepção mesmo em latitudes
acima de 75° (DOMPIERI; SILVA, NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
Por �m, o Beidou será composto por 5 satélites geoestacionários e 30 não
geoestacionários. Esses últimos se dividem em 3 satélites em órbita
geossíncrona e 27 em órbita média. A altitude média é de 35,786 km para os
cinco geoestacionários e os três geossíncronos está a 21.528 km para os 27 de
órbita média. A inclinação dos satélites não geoestacionários é de 55° em
relação ao Plano do Equador. Quando os quatro sistemas estiverem em total
funcionamento existirão aproximadamente 120 satélites disponíveis para os
usuários de GNSS (LI et al., 2015).
i
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praticarVamos Praticar
O GPS é um sistema de posicionamento por satélite muito conhecido e quase um
sinônimo dessa tecnologia, embora não seja o único. Assinale a alternativa que
apresenta quais são os outros três sistemas mais conhecidos.
a) GLONASS, Beidou e Galileo.
b) GLONASS, Beidou e LANDSAT.
c) Beidou, Galileo, CBERS.
d) GLONASS, Galileo, IKONOS.
e) GLONASS, Beidou, Endeavour.
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Os sistemas de informação geográ�ca (SIGs) são a combinação de recursos
humanos (Peopleware) e técnicos (Hardware/Software). Uma velha frase do
mundo computacional de um técnico da IBM, George Fuechsel, diz “Garbage
in... garbage out” que numa tradução seria “lixo que entra, lixo que saí”. Essa
frase é utilizada também nos SIGs, pois se os dados geográ�cos inseridos
forem ruins ou de má qualidade ou errados, o resultado �nal será ruim ou
errado. Não tem como “salvar” um dado ruim, o sistema apenas irá reproduzir
aquele erro, então a qualidade dos dados é o que vai determinar o produto
�nal. O início da �ltragem de bons dados passapela estrutura deles mesmos.
Estrutura de Dados Geoespaciais: Dados
raster e dados vetoriais
Dados SIGs são divididos em duas partes. Os dados espaciais e os dados
alfanuméricos. Os dados espaciais são considerados aqueles que podem ser
representados espacialmente, ou seja, em uma forma grá�ca. Esses dados
são divididos em dois tipos de dados os vetoriais e os matriciais (FITZ, 2008).
Estrutura de um SistemaEstrutura de um Sistema
de Informaçõesde Informações
Geográ�casGeográ�cas
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Os dados vetoriais são uma estrutura grá�ca composta por três tipos
distintos. Os pontos, as linhas e os polígonos. Os pontos abrangem todas as
entidades geográ�cas que podem ser posicionadas por um único par de
coordenadas (x, y).   A localização no espaço é feita considerando uma
superfície plana (ROSA, 2013). Os pontos podem ser utilizados para uma
localização como uma escola, um posto de saúde, uma empresa, um poste de
iluminação e etc.
As linhas são na verdade um conjunto de pelo menos dois pontos. Além das
coordenadas dos pontos que compõem a linha, deve-se armazenar
informações que indiquem o atributo que está associado a aquela linha
(ROSA, 2013). Linhas podem representar rodovias, linhas de transmissão de
energia elétrica ou telefonia, ferrovias, rios e córregos e etc.
As áreas ou polígonos possuem por objetivo descrever as propriedades
topológicas de áreas c, de tal maneira que os atributos associados aos
elementos da área representada possam ser manipulados da mesma forma
em que um mapa temático analógico. Nesta representação cada elemento
tem área, perímetro e formato individualizado (ROSA, 2013). Exemplos de
áreas são os vetores que indicam a forma de um município, de uma bacia
hidrográ�ca, as quadras de um bairro e etc.
Esses dados podem ser variados como medições de GPS e topográ�cos
realizados em campo, além de mapas topográ�cos, pedológicos, geológicos,
de divisas municipais, banco de dados com nome de lugares e etc.
Os dados matriciais, também são conhecidos como raster, eles podem ser
armazenados em uma estrutura matricial. Esse é um tipo estrutura de dados
em que uma matriz com linhas e colunas contendo células, denominadas de
pixel. Apresentam um valor z que pode indicar, por exemplo, uma cor ou tom
de cinza a ele atribuído. Imagens de satélites, fotogra�as aéreas digitais e
mapas digitalizados, são os exemplos mais comuns de dados raster (FITZ,
2008).
Já os dados alfanuméricos “são dados constituídos por caracteres (letras,
números ou sinais grá�cos) que podem ser armazenados em tabelas, as quais
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podem formar um banco de dados” (FITZ, 2008, p. 56). Geralmente são
dispostos em tabelas que possuem atributos e que estão vinculados a uma
estrutura espacial georreferenciada. Este tipo de dado, geralmente, é utilizado
junto de uma estrutura vetorial (FITZ, 2008).
Os dados vetoriais possuem vários formatos. O formato mais utilizado em
SIGs é o .shp (shape�le). Originalmente, ele foi desenvolvido pela ESRI® e é
utilizado no software comercial (pago) ArcGis. Porém, outros softwares
também conseguem ler e editar os arquivos Shape�le. Todo arquivo .shp (que
é o principal) possui outros dois arquivos o .dbf (dBASE table) e .shx (Index �le).
O formato .shp é a geometria do mapa (estrutura espacial). Uma limitação do
shape�le é que só é possível conter um tipo de geometria, ou seja, o arquivo é
somente pontos, ou linhas, ou polígonos e nunca será híbrido como arquivos
.dwg (formato vetorial do tipo CAD), por exemplo.
O formato .dbf armazena os atributos da geometria em formato de tabela e
pode contar com dados sobre a população, densidade demográ�ca, tipo de
solos e rochas e etc. Como limitação o nome das colunas no arquivo não
podem conter mais de 10 caracteres. Por último, o formato .shx é a ligação
entre o .shp e o .dbf. Portanto, são sempre necessários esses três arquivos.
Outro arquivo do Shape�le é o .prj, ele foi criado quando se determina os
Sistemas geodésico, de coordenadas e a projeção da geometria do mapa.
Os arquivos raster, por serem imagens, utilizam formatos de imagem comuns
como o .jpg, .bmp, .png. Geralmente eles utilizam os formatos .ti� e sua
variação o Geoti�. A vantagem do Geoti� é a possibilidade de inserir dados
geoespaciais como sistema de coordenadas, datum horizontal na imagem.
Esse formato não é recomendado para armazenar estruturas
multidimensionais complexas, nem para dados vetoriais.
Modelagem Espacial
Para transferir a superfície da Terra para um modelo digital virtual é preciso
realizar procedimentos que estabelecem práticas para o objeto contido no
arquivo criado e que nele se possui informações. Por exemplo, uma escola
criada em um arquivo vetorial, ela será apenas um ponto, mas possui
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informações a ela vinculadas, como suas dimensões, localização espacial,
quantidade de alunos etc. No SIGs, os objetos devem relacionar-se
geogra�camente e podem ou não participar do processamento dos dados. A
estrutura da modelagem depende das características dos objetos envolvidos
e das necessidades do usuário (FITZ, 2008).
Os modelos são aproximações subjetivas, porque não conseguem apresentar
todas as observações ou medidas associadas aos objetos, mas possuem valor
por permitirem a análise de aspectos da realidade. Assim, modelo é uma
apresentação formal de relações entre entidades de�nidas nos termos físicos
ou matemáticos. Um modelo pode especi�car três tipos de variáveis: as
variáveis de entrada, que são independentes do modelo e permitem a
variação dos valores associados. As variáveis de saída, que já são totalmente
dependentes do modelo, e procuram mostrar as saídas como resultados de
características de diferentes entradas; E, as variáveis status, que especi�cam
certas condições relevantes, porém são mantidas constantes durante o
funcionamento do modelo (ROSA, 2013).
De modo geral, os modelos são classi�cados em físicos, analógicos e
matemáticos. O modelo físico representa, na maioria dos casos, o sistema por
um molde em escala menor. Os modelos analógicos aproveitam-se da
analogia das equações que conduzem diferentes fenômenos. Já os modelos
matemáticos ou digitais são os que representam a natureza do sistema
através de equações matemáticas. Esses são os modelos mais utilizados nos
SIGs (ROSA, 2013).
O desenvolvimento de um modelo utiliza a simulação de fenômenos
complexos através de uma combinação de informações espaciais e não-
espaciais. Neste ponto, geralmente, é necessário um especialista na área de
conhecimento. Em geral, na simulação há três fases: o ajuste, a veri�cação e a
aplicação. O ajuste é a fase da simulação, em que os parâmetros devem ser
identi�cados. A veri�cação é a utilização do modelo já calibrado. Nesta etapa
é necessário conferir a validade do modelo e do ajuste em diferentes
condições. A aplicação é a fase em que o modelo é utilizado para representar
situações quando não se conhece a saída do sistema (ROSA, 2013).
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Tipos de Dados: Geo-campos e Geo-objetos
O espaço geográ�co é modelado de duas formas: modelo de campos e de
objetos. O modelo de campos entende o espaço geográ�co como uma
superfície contínua, sendo que os fenômenos observados são variados. Por
exemplo, um mapa de solos mostra a distribuição de cada tipo de solo em
cada ponto do mapa. Já o modelo de objetos representa o espaço geográ�co
como um grupo distinto e identi�cável. Exempli�cando, os lotes de um
município identi�cados como um dado individual, contendo atributos que os
distinguem uns dos outros. O mesmo pensamento serve para os rios de uma
bacia hidrográ�ca (CÂMARA; MEDEIROS, 1998).
Podemos de�nir então que:
De�ne-seuma região geográ�ca R como uma superfície qualquer
pertencente ao espaço geográ�co, que pode ser representada num
plano ou reticulado, dependente de uma projeção cartográ�ca
(CÂMARA; MEDEIROS, 1998, p. 25).
A região geográ�ca é um suporte para a localização dos atributos que serão
representados por um ou mais pontos em R. Já os geo-campos podem ser
de�nidos como “a distribuição espacial de uma variável que possui valores em
todos os pontos pertencentes a uma região geográ�ca, num dado tempo t”
(CÂMARA; MEDEIROS, 1998, p. 25).
Podemos ter múltiplas representações do mesmo geo-campo em diferentes
épocas. Um exemplo são mapas da cobertura do solo que mostram a
diferenças no uso e ocupação ao longo do tempo.
Os geo-campos podem ter especi�cidade: o temático quando a região
geográ�ca possui um tema como, por exemplo, vegetação, solos e etc. O
numérico quando associa um ponto a um valor real, como o mapa
altimétrico.  Por último, o dado_sensor_remoto sendo esta classe um tipo de
numérico, obtida através de quantização da resposta de uma área da
superfície terrestre recebida por um sensor remoto (CÂMARA; MEDEIROS,
1998).
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Já os geo-objetos podem ser de�nidos como “um elemento único que possui
atributos não-espaciais e está associado a múltiplas localizações geográ�cas.
A localização pretende ser exata e o objeto é distinguível de seu entorno”
(CÂMARA; MEDEIROS, 1998, p. 26).
Então, os geo-campos podem ser divididos em 5 tipos: as isolinhas que
podem ser curvas de nível, por exemplo; polígonos adjacentes como na
divisão de municípios; tesselação, como as imagens de satélite; amostragem
como o caso dos pontos cotados nas cartas topográ�cas e; rede triangular
irregular (TIN) que pode ser utilizada na geração de modelos digitais de
elevação ou de terreno (MDE, MDT). 
praticarVamos Praticar
Os dados geográ�cos são importantes no trabalho com os Sistemas de Informações
Geográ�ca. Assinale a alternativa que apresenta quais os dois tipos de dados
geoespaciais.
a) Vetorial e alfanumérico.
b) Matricial e alfanumérico.
c) Ponto e linha.
d) Matricial e Vetorial.
e) Linha e polígono.
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Uma das principais bases para a elaboração de produtos cartográ�cos são os
produtos obtidos por meio do sensoriamento remoto.
Sensoriamento remoto é a arte e a ciência na obtenção de informações sobre
um objeto sem, necessariamente, estar em contato físico com ele. Não existe
uma distância pré-determinada que diga o que pode ser considerado remoto,
por exemplo, um satélite pode observar outros planetas e sistemas estelares,
um microscópio eletrônico pode ser utilizado para obter fotogra�as de
objetos extremamente pequenos, um instrumento de raio-X pode ser
utilizado para “enxergar” ossos ou outra matéria interna sem tocar na pele ou
nos músculos (JENSEN, 2009).
Para sensoriamento remoto a energia solar é a base de todos os princípios
que se enquadram nesta tecnologia, mesmo sensores ativos funcionam a
base de energia solar (MOREIRA, 2005). Os sensores são divididos em dois
tipos: ativos e passivos. Os sensores ativos são aqueles que possuem uma
fonte de energia própria, eles podem emitir uma quantidade de energia na
Fundamentos deFundamentos de
Sensoriamento RemotoSensoriamento Remoto
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direção dos objetos alvo para captar a sua re�exão. Um exemplo de sensor
ativo é o Radar (FITZ, 2008).
Já os sensores passivos não possuem fonte própria de energia e necessitam
de fontes externas para captar a re�exão dos alvos. Uma �lmadora ou uma
câmera fotográ�ca sem spot ou �ash enquadram-se nesta categoria (FITZ,
2008). Nessa categoria temos os principais sensores dos principais satélites
em órbita utilizados no Sensoriamento remoto, como a série Landsat, CBERS,
entre outros.
Evolução do Sensoriamento Remoto
A origem do Sensoriamento Remoto começa nas primeiras imagens aéreas
capturadas. No início o uso era militar, em meados de 1860 durante a Guerra
civil americana. Existia uma divisão de balonistas para obter essas fotogra�as,
porém foi durante a Primeira Guerra Mundial que as fotogra�as áreas
passaram a ser obtidas com o uso de aviões. Durante a Segunda Guerra
Mundial houve o desenvolvimento de novas tecnologias como o �lme
infravermelho para melhorar as imagens capturadas e diferenciar alvos
camu�ados na vegetação. Além disso, ocorreu também o advento do Radar e
avanço nos sistemas de comunicações (FLORENZANO, 2002).
Durante a chamada Operação Bodyguard, que serviu de cortina de fumaça
para a Operação Overlord, conhecida como a invasão da Normandia, os
aliados criaram uma série de planos de invasão falsos e transmitiam aos
alemães para causar certa confusão do local exato do desembarque das
tropas aliadas. Como parte dos vários planos os aliados utilizaram um dos
seus mais conhecidos generais George S. Patton, muito respeitado pelo
exército Alemão. Patton �cou responsável pela divisão �ctícia baseada na
cidade de Dover, Inglaterra. Nesta divisão havia milhares de tanques, aviões e
outros equipamentos de guerra de mentira, eram todos balões in�áveis e os
sons foram todos produzidos por sistemas de alto-falante.
Devido as fotogra�as áreas não terem muita resolução, na época, essa tática
causava certa confusão em quem analisasse as imagens e o uso do General
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Patton, fez com que os alemães acreditassem que ele fosse liderar a invasão a
Europa pela região de Pas-de-Calais (França), o que não aconteceu. A
inteligência alemã não foi totalmente convencida e o plano do exército
fantasma dos aliados não foi tão útil, mas ajudou a atrasar o envio de tropas
alemãs para a região que efetivamente foi invadida, na Normandia. Esse
exército foi utilizado em outros eventos durante a Guerra.
Entretanto, foi durante a Guerra Fria que o Sensoriamento Remoto avançou,
principalmente no desenvolvimento de equipamentos de espionagem.
Durante a corrida espacial, as primeiras imagens orbitais foram capturadas e,
com isso, viu-se o potencial e as vantagens deste tipo de fotogra�a. Assim, em
abril de 1960 o satélite meteorológico da série TIROS foi lançado. Em julho de
1972 foi lançado o primeiro satélite de recursos terrestres, o ERTS-1,
rebatizado para LANDSAT-1 (FLORENZANO, 2002).
A Radiação Eletromagnética (REM)
A radiação eletromagnética é originária dos átomos e estão presentes em
toda a matéria existente, algumas partículas dos átomos possuem uma carga
elétrica e produzem uma energia, essa energia é descrita como um
movimento em ondas. As ondas, por sua vez, possuem dois tipos: a
eletricidade e o magnetismo. Assim como outras ondas, as ondas
eletromagnéticas possuem picos e vales, a distância entre o pico de uma onda
e o pico da onda seguinte é chamado comprimento de onda. Nas ondas
eletromagnéticas os comprimentos de onda variam de acordo com o tipo de
onda. Dentro do espectro eletromagnético existem vários tipos de ondas que
possuem diferentes comprimentos de ondas.
As ondas eletromagnéticas são do tipo transversal e, por isso, não necessitam
de um meio de propagação, assim, propagam-se até mesmo no vácuo
(MOREIRA, 2005). A radiação eletromagnética é gerada toda vez que uma
carga elétrica é acelerada. O comprimento de onda REM tem relação com a
duração do tempo que a partícula carregada é acelerada. O comprimento de
onda é a distância média entre dois picos e é normalmente medido em
micrômetros (µm) ou nanômetros (nm). Já a frequência é o número de
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comprimentos de onda num determinado ponto medido no tempo. A onda
que emite um pico a cada segundo e completando umciclo, é aquela que
possui uma frequência de um ciclo por segundo, ou um hertz, abreviado como
1 Hz (JENSEN, 2009).
A radiação eletromagnética gera dois tipos de campos: o elétrico e o
magnético, eles são perpendiculares entre si e oscilam no mesmo sentido de
propagação da onda. É possível ser demonstrado, �sicamente, que um campo
elétrico gera um campo magnético e um campo magnético gera um campo
elétrico (FITZ, 2008). A Figura 2.1 mostra um esquema da Onda
Eletromagnética. 
O Sol é a mais importante fonte natural de radiação eletromagnética. Ao
chegar na superfície terrestre, a energia solar causa diversos fenômenos
físicos, entre eles se destacam os relacionados à absorção, ao aquecimento, à
re�exão e à transmissão de energia. Quando a energia é re�etida, ela pode
ser captada por sensores acoplados em satélites arti�ciais que orbitam a
Terra (FITZ, 2008). A Figura 2.2 apresenta um esquema básico de como são
obtidas as imagens de sensoriamento remoto. 
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O Espectro Eletromagnético
O espectro eletromagnético é uma representação contínua da radiação
eletromagnética no que se refere aos comprimentos de onda, frequência ou
energia. Ele está subdividido em faixas, que representam regiões possuindo
características especí�cas sobre os processos ou mecanismos físicos
geradores ou detectores de energia (ROSA, 2013). Todos os objetos acima do
zero absoluto (-273 ºC ou 0 K) emitem energia eletromagnética. Todos
incluindo a água, solo, rocha, vegetação, seres vivos (JENSEN, 2009).
Fitz (2008) lista algumas das principais faixas do espectro eletromagnético,
conforme Quadro 2.1. 
Figura 2.2 – Obtenção de imagens por sensoriamento remoto 
Fonte: Florenzano (2002, p. 9).
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Faixa do espectro
eletromagnético
Características
Comprimento de
Onda
Faixa das ondas de
rádio e TV
Muito utilizadas na
comunicação.
 maior que 30 cm
  Faixa das micro-
ondas
Apresenta bons
resultados para
sensores como o
Radar, já que essa
radiação é pouco
afetada pela
atmosfera.
1 mm a 30 cm
Faixa do
infravermelho
Muito utilizada em
trabalhos de
sensoriamento
remoto pelo fato de
estar associada ao
calor. Esse tipo de
radiação é emitido
por corpos
aquecidos.
0,7 μm a 1,0 mm
Faixa do visível
Essa é a principal
porção do espectro
eletromagnético para
uso em
sensoriamento
remoto.
0,4  μm a 0,7 μm  
Faixa do ultravioleta
(UV)
Sua radiação é
essencial para a
existência da vida na
10 nm a 0,4 μm  
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Quadro 2.1 - Divisões do espectro eletromagnético 
Fonte: Adaptado de Fitz (2008).
Nesse sentido, o Infravermelho subdivide-se em:
Infravermelho próximo (entre 0,7 μm e 5 μm);
Infravermelho médio (entre 5 μm e 30 μm);
Infravermelho distante (entre 30 μm e 1,0 mm).
A porção situada entre cerca de 8 μm a 14 μm é chamada de infravermelho
termal, pois nela se estabelecem as emissões máximas de calor de um corpo
(FITZ, 2008).
A faixa do visível subdivide-se em: 
Terra, mas que
também pode causar
danos ao ser
humano
(queimaduras,
alergias ou câncer de
pele). É pouco
utilizada para
trabalhos em
Sensoriamento
Remoto.
Raio X
Frequentemente
utilizada na
medicina.
0,01 nm a 10 nm
Raios gama
Utilizada na medicina
em tratamentos de
radioterapia.
0,003 nm a 0,01 nm
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Na Figura 2.3 podemos observar o Espectro eletromagnético. 
Violeta
0,380 μm a 0,440 μm
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A principal faixa do espectro eletromagnético utilizado pelo sensoriamento
remoto está situada entre o ultravioleta e o infravermelho termal. É nessa
região do espectro que mais sofre os efeitos da atmosfera terrestre, devido a
isto, dependendo do comprimento de onda emitido, haverá uma maior ou
menor resistência. As micro-ondas utilizadas pelo radar não sofrem in�uência
signi�cativa das nuvens. (FITZ, 2008).
Com a propagação da radiação eletromagnética pela atmosfera, ela vai sendo
seletivamente absorvida por vários constituintes, como: vapor d’água, ozônio,
dióxido de carbono etc. Nas faixas do ultravioleta e visível, o ozônio é o
principal atenuador por absorção, enquanto que na faixa do infravermelho o
vapor d’água e o dióxido de carbono são os principais atenuadores. Existem
algumas regiões no espectro eletromagnético em que a absorção atmosférica
é relativamente pequena. Essas regiões são conhecidas como janelas
atmosféricas e se caracterizam por possuírem uma boa transparência. Nessas
regiões desenvolvemos praticamente todas as atividades de sensoriamento
remoto (ROSA, 2013). A Figura 2.4 apresenta essas janelas. 
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No espalhamento a radiação solar incidente na atmosfera interage com ela,
gerando um campo de luz difusa que se propaga em todas as direções.
Devido a isto, é necessário que, tanto no processo de planejamento da
aquisição de dados, quanto no processo de interpretação de produtos
advindos de sensores remotos é importante considerar o fenômeno de
espalhamento, porque a radiação eletromagnética coletada no sensor não
provém somente do alvo, uma vez que a radiação espalhada pela atmosfera e
por outros alvos poderá também atingir o sistema sensor, mascarando, total
ou parcialmente a informação desejada (ROSA, 2013).
Para exempli�car, a energia solar é absorvida pelos gases e vapores d'água
existentes nas nuvens, que por sua vez, se dispersam ou espalham na
atmosfera. Quanto maior o volume da nuvem, os efeitos serão mais
percebidos. A coloração da nuvem muda de branca (pouca taxa de absorção e
espalhamento) para cinza-escuro (alta taxa de absorção e espalhamento), a
coloração azul do céu (presença de vapor d'água) e as variações de tons no
início e no �nal do dia (presença de partículas) são exemplos do
espalhamento da energia solar (FITZ, 2008). 
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praticarVamos Praticar
No sensoriamento remoto é necessário o uso de sensores para capturar as
informações dos alvos. Assinale a alternativa que apresenta quais são os tipos de
sensores utilizados no Sensoriamento remoto.
a) Megapixels.
b) LANDSAT e CBERS.
c) Ativo e passivo.
d) Raios gama e micro-ondas.
e) IKONOS e SPOT.
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Toda a superfície terrestre possui um comportamento espectral diferente e
isso modi�ca a sua intensidade de re�ectância, alterando a maneira como os
sensores capturam a imagem desses alvos e, principalmente, a maneira como
analisamos as imagens de Sensoriamento Remoto. A Figura 2.5 mostra três
alvos água, solo e vegetação.
Comportamento EspectralComportamento Espectral
de Alvosde Alvos
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O comportamento espectral para Minerais e Rochas leva em consideração os
elementos e substâncias presente neles. A faixa do espectro re�etido (0,4 a
2,5 µm) são íons ferroso e férrico, água e hidroxila. Os elementos químicos
mais frequentes como o silício, alumínio e magnésio possuem interesse
secundário (ROSA, 2013).
Em solos esse comportamento está ligado a porcentagem de matéria
orgânica, a granulometria, a composição mineralógica, a umidade e a
capacidade de troca catiônica (CTC) do solo. O aumento da matéria orgânica
provoca uma diminuição da resposta espectral. Para granulometria, o
aumento da concentração de minerais félsicos (minerais claros), causa um
aumentonos valores de re�ectância e atenuação das bandas de absorção.
Quando aumenta a concentração dos minerais má�cos (minerais escuros),
ocorre o efeito ao contrário. Os solos úmidos possuem menor re�ectância
que os solos secos na faixa do espectro (ROSA, 2013).
Para a vegetação, considerando que o comportamento espectral típico de
uma folha verde está no intervalo de 0,4 a 2,5 μm, na região do visível a
re�ectância é baixa, devido à forte absorção da radiação dos pigmentos do
grupo da cloro�la. Existem duas bandas de absorção, aproximadamente, em
0,48 μm, devido à presença de carotenos, e 0,68 μm, por causa do processo
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de fotossíntese. O pico em torno de 0,5 μm correspondente à região verde do
espectro visível, por isso a coloração da vegetação é verde. A outra faixa
importante é entre 0,7 a 1,3 μm (infravermelho próximo). Esse pico tem
relação com a estrutura interna celular da folha, ele é importante para a folha
manter um equilíbrio no balanço de energia e não se superaqueça, evitando a
destruição da cloro�la (ROSA, 2013). Os dados de vegetação são para uma
única folha verde sadia. No entanto, devido aos diferentes tipos de plantas,
esses valores são alterados para mais ou para menos.
Para a água limpa a re�ectância diminui com o aumento dos comprimentos
de onda, ou seja, os picos estão na região do visível, especi�camente, nos
comprimentos de onda do azul e verde, decrescendo em direção ao
infravermelho. Com o aumento de sedimentos na água, o pico de re�ectância
aumenta na direção dos maiores comprimentos de onda causando uma
re�ectância maior que o da água limpa (ROSA, 2013).
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Resoluções e Classi�icações de Imagens de
Sensoriamento Remoto
A obtenção de imagens de Sensoriamento Remoto é realizada por meio de
satélites arti�ciais que estão na órbita da Terra. Existem vários tipos de
satélites, como os militares, cientí�cos, de comunicação, meteorológicos, de
recursos naturais e de observação da Terra. Os satélites podem ser
classi�cados pela sua forma de orbitar a Terra sendo mais de duas formas
orbitais: polar (heliossíncrona) e geoestacionário, veja na Figura 2.6 esses dois
tipos.
reflita
Re�ita
Diferentes alvos emitem diferentes comprimentos de onda.
Na vegetação podemos entender que diferentes plantas
emitem diferentes comprimentos de onda. O tipo de
vegetação é o único fator para essa diferença? Para
respondermos essa pergunta, precisamos pensar nos outros
elementos. Além, da variação dos tipos de folhas, o tipo de
solo e a quantidade de água alteram a maneira do
desenvolvimento de uma planta e, consequentemente, altera
a sua coloração. Outro fator importante é a localização
geográ�ca e a época do ano. Se as regiões são mais secas ou
úmidas, se é inverno ou verão, esses também são fatores que
alteram a re�ectância da vegetação. Essa análise é muito útil
quando precisamos realizar mapeamentos sobre o
desmatamento, sobre o avanço das atividades agropecuárias
ou mesmo sobre o avanço das áreas urbanas.
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Os satélites orbitais utilizados em sensoriamento remoto podem possuir
órbitas polares, quando passam próximas dos polos com inclinação
aproximada de 90° em relação ao plano do Equador (FITZ, 2008). Os satélites
em órbita heliossíncrona possuem inclinação menor de 90°, mas não são
equatoriais, como exempli�cado na Figura 2.6.
Os satélites geoestacionários permanecem numa posição que lhes permita
um deslocamento velocidade igual e no mesmo sentido do movimento de
rotação terrestre. Em termos de sensoriamento remoto, os satélites
geoestacionários são utilizados para obter imagens que auxiliam nas
previsões meteorológicas (FITZ, 2008). Portanto, os satélites com órbita
geoestacionária �cam “girando” no junto da Terra o que dá a impressão de
estarem parados (estacionados).
As imagens de Sensoriamento Remoto utilizam sensores para a captura de
imagens. Um sensor é um dispositivo que identi�ca à radiação
eletromagnética em uma faixa pré-determinada do espectro eletromagnético,
ele faz um registro e gera um produto adequado para ser interpretado pelo
usuário. O sistema do sensor, geralmente, é constituído por um coletor (lente,
espelho ou antena) e um sistema de registro (detector ou �lme) (ROSA, 2013).
Figura 2.6 – Tipos de órbitas de satélites 
Fonte: Florenzano (2002, p. 23).
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Os sensores possuem resoluções diferentes e de características especí�cas
de�nidas pelas próprias imagens coletadas. Resolução temporal é o tempo
que o sensor leva para retornar a uma área previamente imageada. Já a
Resolução espacial é a área real da superfície terrestre por cada pixel
correspondente na imagem (observe na Figura 2.7). E, a Resolução espectral
é dada pela banda espectral compatível com o equipamento, ou seja, a
capacidade de absorção (número de canais) do sensor em relação aos
comprimentos de onda, conforme a Figura 2.8 (FITZ, 2008).
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A Resolução radiométrica está relacionada com a quantidade de níveis
digitais existentes na imagem. Quanto maiores os níveis digitais, maior será a
resolução radiométrica e a qualidade da imagem será melhor. Essa resolução
é representada pelos níveis de cinza (ou cores) de uma imagem e, geralmente,
está na forma binária, ou bits, necessários para o seu armazenamento (Figura
2.9). Resolução digital dada pela quantidade de pixels (ppi) ou pontos por
polegada (dpi) (FITZ, 2008).
Figura 2.8 – Diferentes resoluções espectrais. A identi�cação de estradas de
terra no infravermelho próximo é melhor que na banda do visível 
Fonte: Meneses (2012b, p. 29).
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Nesse sentido, quanto maior o dpi maior é a resolução da imagem, ou seja,
ela será mais nítida, mas não necessariamente terá mais detalhes dos alvos
na imagem, pois isso tem relação com a resolução espacial. Duas imagens do
mesmo alvo podem ter 300 dpi, que é o mínimo recomendado, porém uma
pode estar com resolução de 20 metros (cada pixel representa 20 metros no
terreno), e outra com resolução de 1 metro. Nesse caso, a última mostrará
detalhes que não poderão ser vistos na outra imagem.
Sistema de Sensores
Cada satélite carrega consigo vários tipos de sensores, e cada um obtém um
tipo de imagem diferente. O mais comum é o sensor Pancromático,
responsável por imagens preto e branco e que, geralmente, possui uma
resolução espacial maior em relação aos outros sensores. O sensor
pancromático é muito utilizado em estudos que requerem maior resolução da
imagem como, por exemplo, estudos relacionados à expansão urbana. Os
sensores multiespectrais possuem várias bandas do espectro eletromagnético
e conseguem obter imagens na faixa do visível até o infravermelho termal. O
uso dessas imagens é variável para cada �nalidade.
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Para entendermos a formação dessas imagens é preciso entender o espaço
de cores RGB. As cores RGB são uma combinação entre o vermelho, verde e
azul, formando as cores secundárias ciano, magenta e amarelo. A junção de
todas essas cores forma a cor branca. Outro sistema muito utilizado é o
CMYK, em que o ciano, magenta e amarelo formam as cores secundárias
vermelho, verde e azul. A união de todas as cores forma a cor preta. Uma
maneira simples de entender isso é o monitor de computador que,
geralmente, trabalha em RGB, essas cores formam o branco. Já o CMYK é
mais utilizado em impressoras, essas cores formamo preto. Impressoras
coloridas trabalham com tinta (toner) nas cores ciano, magenta e amarelo,
além do preto.
As imagens de sensoriamento remoto são, em geral, no sistema RGB. Os
sensores multiespectrais capturam as imagens no seu comprimento de onda
suportado pelo sensor. Desse modo, uma imagem de satélite pode possuir
seis, sete ou mais bandas espectrais, cada uma em um comprimento de onda.
Portanto, o usuário deve selecionar três bandas que possuam o máximo da
informação desejada, a �m de gerar uma imagem colorida. As melhores
bandas são aquelas situadas nas regiões de maior diferença de re�ectância
entre os alvos (MENESES, 2012a).
Para exempli�car, vamos analisar o satélite Landsat 7 (indisponível desde
2003). Ele possui um sensor multiespectral ETM+ com 8 bandas, com suas
respectivas resoluções espaciais sendo:
B1: 0,45 - 0,52 μm (azul - 30 m);
B2: 0,52 - 0,60 μm (verde - 30 m);
B3: 0,63 - 0,69 μm (vermelho - 30 m);
B4: 0,76 - 0,90 μm (infravermelho próximo - 30 m);
B5: 1,55 - 1,75 μm (infravermelho médio - 30 m);
B6: 10,4 - 12,5 μm (infravermelho termal - 120 m);
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B7 2,08 - 2,35 μm (infravermelho médio – 30 m);
B8 0,52 – 0,90 μm (Pancromático – 15 m).
Para montar uma imagem colorida é necessário o uso de 3 bandas para o
sistema RGB, ou seja, uma para o azul, uma para o verde e outra para o
vermelho. Não é necessário o uso das bandas azul, verde e vermelho nesta
ordem. Podemos usar vermelho, infravermelho próximo e infravermelho
médio como RGB que obteremos uma composição colorida real, ou seja,
onde a vegetação é verde.
As imagens coloridas dependem da quantidade de energia re�etida pelo alvo,
da mistura das cores e da associação das cores com as imagens. Se um objeto
é totalmente branco ou preto e em todas as imagens em preto e branco, ele
continua com sua cor na colorida. Já os tons de cinza se tornam coloridos. Se
em alguma imagem preto e branco ele se torna cinza, na foto colorida ele
passará a ter alguma cor, isso ocorre em áreas urbanizadas, elas podem ser
brancas em determinados comprimentos de onda e cinza em outros. A
composição colorida pode ganhar tons magenta ou ciano, isso depende de
como é composta a imagem colorida (FLORENZANO, 2002).
As Figuras 2.10, 2.11 e 2.12 trazem esse tipo de composição para o satélite
LANDSAT-7. Na Figura 2.10 foi mantido o RGB, porém as bandas escolhidas
foram do vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio. Essa
composição mantém a vegetação numa cor esverdeada e as áreas
urbanizadas o tom magenta. Na Figura 2.11 foi mantida a composição RGB,
porém utilizada as bandas respectivas para cada cor. O resultado é uma
imagem mais próxima do real. A Figura 2.12 foi montada com as bandas 3, 4 e
5, como na Figura 2.10, porém ocorreu uma troca, a banda do infravermelho
próximo (4) recebeu a cor vermelha. Isso fez com que a vegetação ganhasse
cores avermelhadas, devido ao pico da curva espectral da vegetação ser no
infravermelho próximo. Essa técnica é útil para destacar os objetos de
interesse em uma imagem.
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Figura 2.10 - Imagem colorida de Ubatuba, SP, obtida a partir das imagens
ETM+ do LANDSAT-7, 11/08/1999, dos canais 3, 4 e 5 com as cores azul, verde
e vermelho respectivamente 
Fonte: Florenzano (2002, p. 21).
Figura 2.11 - Imagem colorida de Ubatuba, SP, obtida a partir das imagens
ETM+ do LANDSAT-7 dos canais 1, 2 e 3 com as cores azul, verde e vermelho
respectivamente 
Fonte: Florenzano (2002, p. 21).
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A composição de imagens coloridas pode auxiliar o usuário na interpretação
dos objetos da cena. Isso é útil quando se quer destacar o avanço do
desmatamento ou o avanço da urbanização, épocas chuvosas ou de seca,
além de seus efeitos no terreno, entre outras utilidades.
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praticarVamos Praticar
O comportamento espectral do alvo é de suma importância em estudos do
Sensoriamento Remoto. Assinale a alternativa que apresenta em qual faixa do
espectro eletromagnético ocorre o pico máximo da vegetação.
a) Azul.
b) Verde.
saiba mais
Saiba mais
Durante a década de 1970, o Governo
Federal Brasileiro iniciou o Projeto RADAM
(Radar da Amazônia) com o objetivo de
realizar o levantamento aerofotogramétrico
de radar na Amazônia. Esse sistema foi
escolhido por ser um sensor ativo que
consegue ultrapassar as nuvens e a
vegetação da região amazônica. Devido ao
sucesso do projeto, o Governo Federal
estendeu para todo o país. Dessa forma,
surgiu o projeto RADAMBRASIL. Conheça
mais sobre esse projeto, acessando o link a
seguir.
ACESSAR
http://www.cprm.gov.br/publique/Geologia/Sensoriamento-Remoto-e-Geofisica/RADAM-D-628.html
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c) Vermelho.
d) Infravermelho médio.
e) Infravermelho próximo.
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indicações
Material
Complementar
LIVRO
Sensoriamento Remoto do Ambiente: Uma
Perspectiva em Recursos Terrestres
Editora: Parêntese Editora
Autor: John R. Jensen
ISBN: 978-85-60507-06-1
Comentário: O Livro aborda a teoria e os usos do
Sensoriamento Remoto.
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FILME
Desbravar, Conhecer, Mapear: Memórias do
Projeto RADAM/RADAMBRASIL
Ano: 2018
Comentário: O vídeo aborda algumas das histórias do
desenvolvimento do projeto RADAM, narrado por
pesquisadores que trabalharam no projeto.
T R A I L E R
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conclusão
Conclusão
Nessa unidade abordamos os sistemas de posicionamento por satélite GPS,
GLONASS, Beidou e Galileo. Além disso, tratamos sobre a arquitetura de
sistemas de informações geográ�cas, a importância dos dados geoespaciais
matriciais e vetoriais e os dados alfanuméricos que se associam as
informações espaciais pelos arquivos vetoriais. Aprendemos sobre os
fundamentos do Sensoriamento Remoto, a evolução desde das imagens
obtidas de um balão até aquelas obtidas por satélites em órbita. Nesse
sentido, vimos sobre o espectro eletromagnético, que é extremamente
importante para a compreensão de como a luz solar é re�etida e captada
pelos sensores dos satélites. Vimos o comportamento dos alvos e suas
diferentes maneiras de re�etir a luz solar em diferentes comprimentos de
onda. Além disso, vimos também as características das imagens de satélite
multiespectrais e a construção de composições coloridas. Essas de�nições e
exempli�cações nos ajudam a construir a ideia de uso do sensoriamento
remoto na elaboração de mapas por uso dos SIGs. É a partir do
comportamento espectral de alvos que podemos elaborar índices, elaborar
mapeamentos e realizar o monitoramento da superfície terrestre.
referências
Referências
Bibliográ�cas
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