A Resolução Nº 4.427 de 25 de junho de 2015 a partir de 1º de janeiro de 2016, autoriza a utilização do sensoriamento remoto para fins de fiscalização de operações de crédito rural e determina o registro das coordenadas geodésicas do empreendimento financiado por operações de crédito rural no Sistema de Operações do Crédito Rural e do Proagro (Sicor).
Por utilização de sensoriamento remoto, entenda-se, utilização de dados obtidos por sensores de satélite, aviões ou drones.
A Seção 8 "Fiscalização por Sensoriamento Remoto" é um anexo com as orientações técnicas do processo. Esta seção detalha na prática as especificações e as condições de uso das técnicas de sensoriamento remoto para a fiscalização das operações de crédito de custeio agrícola e das operações de crédito rural.
SPOT MAP PSM 2,50 m de resolução cores naturais ortoretificado de area de lavoura em Pompeu - MG
Anteriormente, as análises e fiscalizações de operações crédito rural deviam ser feitas a partir de levantamento de dados geográficos a partir de trabalhos de campo. Isso exigia a mobilização de uma equipe com recursos específicos que vão de equipamentos especializados a veículos para a chegar em localizações de difícil acesso. E este levantamento tomava muito tempo para ser realizado e era muito caro, o que muitas vezes inviabilizava a operação.
Agora, fazendo a análise a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, o custo destes estudos é muito menor, pois uma imagem de satélite pode recobrir uma grande área com excelente resolução e operacionalmente é muito mais simples, pois as análises são feitas sobre esta mesma imagem, sem que exista a necessidade de mobilização de uma equipe para fazer o trabalho de campo. Além de ser mais viável financeiramente, o estudo por meio de imagens de satélite são muito mais rápidos. Uma imagem de satélite pode ser comprada e entregue em menos de 48 horas.
O item 2 da seção 8 diz o seguinte: “Considera-se sensoriamento remoto o conjunto de atividades relacionadas à aquisição e à análise de dados de sistemas fotográficos, óptico-eletrônicos ou de radar, capazes de detectar e registrar, sob a forma de imagens, o fluxo de radiação eletromagnética refletida ou emitida por objetos distantes”.
Isto abre a porta para qualquer forma de obtenção de imagens, com diferentes veículos e sensores, sejam eles imagens de satélites, aviões ou drones. Deve-se apenas prestar atenção nas as especificações técnicas exigidas e utilizar os dados que se encaixem nelas. As especificações são:
É necessário que imagens utilizadas no estudo sejam da safra em andamento, por isso não poderão ser usadas imagens de satélites de catalogo de datas passadas, e se faz necessário recorrer a programação de imageamento para garantir a aquisição de dados.
O mais importante nessas imagens é que a qualidade radiométrica das imagens, então não faz sentido utilizar imagens de 30, 40 ou 50 cm, que são muito mais caras, dados de 4, 6 ou 10 m de resolução coloridas multiespectrais são suficientes para análises de operações de crédito rural.
O relatório ou laudo emitido pelo estudo deverá ser assinado:
Para elaborar e analisar essas imagens os profissionais habilitados podem ser agrimensores, um topógrafos, um geógrafos, cartógrafos ou agrônomos, desde que tenham seu CREA em dia e conhecimento de sensoriamento remoto. Isto indica igualmente que pode não ser o Banco que realizará este laudo mais sim um profissional liberal ou uma empresa especializada contratada para a oportunidade, seja pelo Banco ou pelo beneficiário do crédito rural.
Como fornecedores de imagens de mais de 30 satélites comercialmente disponíveis comercialmente e prestadores de serviços de geoprocessamento sob medida, a EngeSat vê como segue a metodologia de uso de imagens de satélites no caso de um projeto para fiscalização de operações de crédito:
Então, acreditamos que é um ótimo avanço para o setor de geoinformação do Brasil e esta resolução permitirá maior viabilidade e simplicidade operacional para a conquista de um bom investimento por meio crédito rural tanto para os agricultores quanto para as instituições financeiras.
Para maiores esclarecimentos sobre o uso de imagens de satélites, e a aplicação das mesmas para projetos de análise e fiscalização de Crédito Agrícola, consulte nossas equipe pelo e-mail engesat@engesat.com.br ou pelos telefones (41) 3224-1617 e 9134-0990.
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Esta publicação foi escrita por Laurent Martin, formado em Agronomia e com Mestrado em Sensoriamento Remoto Aplicado no Reino Unido, é responsável pela direção da EngeSat.
Para começar, falamos um pouco mais sobre a resolução espacial.
O nível de detalhamento que podemos observar objetos na superfície terrestre é o que chamamos de resolução espacial. Ela pode ser resumidamente definida como "nível de detalhamento" ou, a capacidade do sensor em enxergar os objetos em relação ao seu tamanho. Isto vale tanto para imagens de satélites como para imagens em geral. As imagens "a" e "b" ao lado mostram o resultado quando a resolução é dividida por um fator de 6, provocando uma mudança no aspecto da imagem, causado pela menor quantidade de linhas e colunas.
Em uma imagem com resolução espacial de 15m, onde cada pixel tem 15m X 15m, qualquer objeto com dimensões menores que isso não será teoricamente visível na imagem.
Na verdade, se o objeto é um pouco menor que a resolução nominal nativa do sensor, mas pela sua cor e pelo contexto, ele se sobressai com um bom contraste, ele poderá sim aparecer na imagem e ser detectado. Por outro lado, se o objeto é maior do que a resolução da imagem mas está camuflado no seu contexto ou tem o mesmo tom que o seu ambiente, ele pode ficar invisível na imagem.
Veja no exemplo ao lado 
a mesma imagem de um porto, nas resoluções de 50 cm até 80 m. Assim dá para entender porque a resolução é geralmente a principal especificação ao qual o usuário faz referencia ao escolher a imagem com a qual vai trabalhar.
Atualmente a EngeSat trabalha o maior portfólio de sensores do mercado, com altas resoluções espaciais a partir de 0,25m, como é o caso dos recém lançados satélite Worldview-3 e Worldview-4, até baixas resoluções espaciais de 30m, como o satélite Landsat. Para uma melhor compreensão do tema, seguem abaixo alguns exemplos práticos e algumas amostras de imagens de satélite e suas respectivas resoluções espaciais:
Resolução radiométrica e quantificação
As imagens de satélite são geradas por sensores eletrônicos que recebem uma quantidade de luz e codificam isto em informação digital em forma de números, para quantificar o volume de luz recebido durante um dado período durante o qual eles são expostos. E esta tradução do sinal analógico para um sinal digital pode ser feito com mais ou menos resolução, ou seja detalhamento, em termosde radiometria. Isto se chama a quantificação digital da imagem.
Geralmente, as imagens são codificadas em 8 bits, ou seja em código binário, usando valores de 0 e 1, isto equivale a ter 2 elevado a potência 8 = 256 possibilidades de resultados, de 0, para ausência de sinal, e 255 para sinal saturado ou máximo.
Atualmente, encontramos imagens quantificadas com 11 bits ( 2.048 níveis) , 12 bits ( 4.096 níveis) e 14 bits (16.384 níveis). Quantos mais bits, mais sensibilidade e diferenciação de níveis de informação na imagem, o que pode ser qualificado como riqueza de informação. O exemplo acima mostra de (a) a (c) uma foto de uma moça de chapéu em que a resolução radiométrica vai diminuindo da esquerda para a direita, para ficar no caso com menos resolução radiométrica com 2 níveis de informação, preto ou branco, ou seja 2 níveis de informação, 0 ou 1, equivalente a 2 a potencia 1 = 2, imagem codificada com 1 bit somente por pixel.
O mesmo se aplica a imagens de satélites:
Resolução Temporal ou frequência de revisita
A resolução temporal é a medida que temos para medir a capacidade de revisita de um satélite sobre um mesmo local da Terra, o que o permite de obter imagens mais ou menos frequentemente. Por exemplo, os satélites da família Landsat, pela sua órbita e possibilidade de imagear na sua vertical, tem um ciclo orbital de 16 dias, e infalivelmente imageam o mesmo local a cada 16 dias... Veja um exemplo no Pará, onde foi monitorado o desmatamento de uma área, sendo detectado inclusive um incêndio, nas imagens de data de 01-06-2014, 03-07-2014, 04-08-2014 e 20-08-2014.
É fácil entender que quanto maior a resolução temporal de um satélite, maior a probabilidade dele adquirir imagens sem nuvens, mesmo em época de chuva por exemplo no verão. Para aumentar a resolução temporal de seus sistemas e a capacidade de imageamento, vários operadores lançam constelações de vários satélites em vez de um único satélite. Assim é o RapidEye (5 satélites), o Pleiades (2 satélites) e o Triplesat (3 satélites).
Observação: ter a capacidade ão significa automaticamente que esta capacidade será usada em todas as oportunidades. Então cuidado pois um satélite pode prometer revisita diária de qualquer local e vai imagear sua área de interesse a cada 15 dias, porque está ocupado e atender outras áreas prioritárias.
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