A capacidade de interpretar com precisão imagens multiespectrais é crucial em diversas áreas de investigação, como o mapeamento geológico, a monitorização da vegetação, a classificação do uso do solo e a gestão da resposta a catástrofes. Atualmente, está disponível um grande número de imagens multiespectrais, permitindo a observação e a gestão dos fenómenos e das alterações que ocorrem na superfície terrestre. Estas imagens captam não só informações visuais altamente detalhadas, mas também dados sobre variações na composição espectral ao longo do tempo. No entanto, a interpretação destas imagens é complexa, uma vez que, como são captadas por diferentes sensores, podem surgir inconsistências nos dados.
"As imagens obtidas por sensores caracterizam-se pela sua resolução espacial, espectral e temporal. Existe uma relação de compromisso entre estas três características, pelo que, a obtenção de imagens com elevada resolução espaço-espectral-temporal requer a integração de informação de diferentes sensores", explica Consuelo Gonzalo, investigadora do CTB-UPM e uma das autoras do estudo. “Do ponto de vista espectral, as diferenças entre sensores surgem de variações no número de bandas espectrais e nas suas larguras, aspetos cruciais a considerar ao integrar informação de diferentes sensores, para evitar distorções espectrais nas imagens fundidas em comparação com as imagens originais.”
Melhoria significativa na qualidade das imagens fundidas.
Para solucionar estes problemas, os investigadores abordaram as inconsistências que surgem quando se analisam dados de sensores europeus, principalmente o Sentinel-2 e o Sentinel-3.
“Propusemos uma metodologia para ajustar as bandas espectrais do Sentinel-3 às do Sentinel-2, gerando assim novas bandas que integram toda a informação disponível. As bandas ajustadas são espectralmente semelhantes às que seriam registadas se os sensores de origem tivessem características espectrais semelhantes”, explica Ángel García Pedrero, também do CTB-UPM e um dos autores do estudo.
Os resultados mostraram que a integração direta de imagens registadas por sensores com diferentes características espectrais produziu distorções espectrais nas imagens fundidas. Esta distorção manifesta-se geralmente como desfoque ou representação incorreta de cores na imagem resultante. O ajuste de bandas utilizando a função de resposta espectral minimiza estas diferenças espectrais entre sensores.
“Verificámos que a inclusão de todas as informações espectrais fornecidas por diferentes bandas estreitas ajuda a reduzir o efeito das diferenças entre sensores nas propriedades físicas. Os resultados mostraram uma melhoria significativa nos resultados da fusão utilizando bandas ajustadas em paisagens complexas e heterogéneas. As bandas espectrais ajustadas no processo de fusão forneceram imagens mais próximas da realidade, com uma melhoria na identificação de estruturas espaciais, como edifícios ou estradas, que são identificadas muito melhor, independentemente da heterogeneidade da cobertura do solo”, acrescenta Meryeme Boumahdi, do CTB-UPM.
Para os investigadores, o aspeto mais importante deste estudo, publicado na revista internacional Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, é que a metodologia proposta tem um grande potencial para melhorar a qualidade espectral das imagens fundidas, o que é crucial para identificar tipos específicos de cobertura do solo e fenómenos.
"As limitações técnicas das tecnologias de sensores criam uma relação de compromisso fundamental entre as resoluções espacial, espectral e temporal. Devido a esta relação de compromisso, as imagens de satélite disponíveis podem nem sempre ser suficientes para satisfazer todos os requisitos para o estudo de mudanças de alta frequência em paisagens heterogéneas. Sem uma boa qualidade espectral, os resultados das análises podem ser imprecisos ou enganadores, daí a importância de trabalhos como este", concluem.
Referência: M. Boumahdi, A. García-Pedrero, M. Lillo-Saavedra e C. Gonzalo-Martin, "Ajuste das bandas espectrais do Sentinel-3 com o Sentinel-2 para melhorar a qualidade das imagens fundidas espaço-temporalmente", in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 17, pp. 584-600, 2024, doi: 10.1109/JSTARS.2023.3333275.
