Habitualmente, as imagens de satélites e os mapas, muitas vezes em formato digital, são baixados pela internet e processados na empresa para chegar ao produto desejado. São aplicadas correções geométricas, feitas interpretações, medições, etc. Mas é possível, sem grandes investimentos e usando uma tecnologia simples, colocar literalmente os dados e os resultados de seu projeto no seu smartphone, independente do seu sistema operacional (Android, Windows ou IOS). Assim, é possível ir a campo e levantar informações de interesse, se localizando na tela de seu smartphone ou tablet, usando somente o GPS embutido, que é uma funcionalidade padrão de 99% dos smartphones.
O mais interessante dessa tecnologia é que não é necessário ter acesso à internet, o que dispensa o 3G, 4G ou Wifi, ou seja, não é preciso gastar créditos do seu plano de telefonia!
Você pode igualmente solicitar na EngeSat que seu projeto seja formatado para poder ser carregado no seu celular, assim você receberá um link direto para carregar o aplicativo e o dado de seu projeto, tudo muito fácil e direto!
O PDF Maps é uma solução desenvolvida no Canadá, pensada para que você poça ter seus mapas no seu smartphone, junto com ferramentas cartográficas de uso. Serve igualmente para carregar no seu smartphone ou seu tablet imagens de satélites e fazer trabalho de campo. Simples, direto e econômico.
Ele exporta mapas para o formato PDF geoespacial e os carrega em terminais móveis para que possam ser levados a campo. O aplicativo PDF Maps complementa os softwares Geographic Imager e o MAPublisher, do mesmo fabricante.
Os mapas criados na maior parte de outros Sistemas de Informação Geográficas (SIG) comercialmente disponíveis e aplicativos de Mapeamentos em desktop são compatíveis com PDF Maps.
Acesse mapas na Loja Eletrônica PDF Maps, ou carregue seus próprios mapas no seu smartphone ou tablet usando código QR, ou pelo Dropbox, ou ainda um link que você definiu préviamente em função de onde carregou seus mapas na Internet. Navegue nos mapas, colete dados em campo e compartilhe mapas e dados com seus colegas de trabalho. Baixe o aplicativo PDF Maps na Loja Apple App, no Google Play ou no Windows Phone Marketplace.
Vamos às coisas práticas. Veja com proceder no caso do sistema operacional Android. 
Acesse o Google Play, procure o aplicativo PDF Maps e instale-o no seu celular. A tela é como esta:
Depois de aberto, aparece na biblioteca de imagens uma tela com instruções sobre as sus funcionalidade, intitulada “Iniciando a operação”. Leia cuidadosamente e veja como operar o aplicativo, assim poderá ser rapidamente operacional e você conseguirá fazer o que deseja! Se quiser, clique na imagem para tela em plena resolução e imprima-a.
O trabalho começa carregando uma imagem no aplicativo. Para teste, carregue uma imagem que recobre todo o Brasil como este mapa de ferrovias da Valec, para poder ter material para trabalhar, qual que seja o local onde estiver no Brasil ou em boa parte da América do Sul.
Agora é só aplicar os conhecimentos adquiridos acima sobre as funcionalidades do PDF Maps e começar a trabalhar!
Saiba mais sobre as modalidades de licenciamento para uso particular e uso comercial do PDF MAPS neste link.
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NDVI é a abreviação da expressão em inglês para Normalized Difference Vegetation Index, o que equivale em português a Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Serve para analisar a condição da vegetação natural ou agrícola nas imagens geradas por sensores remotos. É frequentemente usado para medir a intensidade de atividade clorofiliana, inclusive comparando vários períodos distintos.
O NDVI é computado realizando aritmética de canais espectrais dos sensores, na maioria dos casos provenientes de satélites. A figura abaixo mostra as faixas do espectro eletromagnético na qual que existe absorção pela vegetação.
Desta forma, as aplicações dos cálculos de NDVI na agricultura são várias, e rendem excelentes resultados para necessidades como:
A fórmula é como segue: NDVI = (Infra Vermelho – Vermelho) / (Infra Vermelho +Vermelho)
No aplicativo, a fórmula da equação acima é simplesmente realizada em cada pixel, respectivamente nas bandas dos canais vermelho e infravermelho próximo, resultando em um valor final do NDVI que varia entre -1 e 1.
Quanto mais próximo de 1, maior é a atividade vegetativa no local representado pelo pixel, enquanto valores negativos ou próximos de 0 indicam áreas de água, edificações, solo nú, enfim, onde há pouca ou nehuma atividade clorofiliana.
O princípio teórico é que a vegetação, quanto mais ativa, mais absorve a luz solar na região do vermelho, no processo de trabalho da clorofila nos tecidos vegetais, deixando os valores digitais baixos da imagem de satélite no canal vermelho. Da mesma forma, a estruturas celulares das folhas provocam uma forte reflexão da luz solar na região do Infravermelho próximo (distribuição angular delas e o fator de reflectância bidirecional e outros fatores externos, explica a literatura), deixando os valores digitais altos da imagem de satélite no canal infra vermelho.
Seguem abaixo um exemplo de uma imagem em cores naturais e processada com NDVI.
É possível igualmente analisar a evolução e as alterações dos valores NDVI de mês em mês ou de ano a ano ou em algum período de interesse do cliente, seja pontualmente, seja para uma área completa, para comprovação da realização de plantio, tal como o exemplo abaixo. Um laudo com medições geralmente acompanha o produto, bem como uma ART certificando as datas das imagens usadas.
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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.
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Algumas das empresas operadoras de satélites, dão a possibilidade aos usuários para indicar áreas de interesse para serem imageadas em um determinado período futuro. Sendo assim, é possível programar o satélite de acordo com a sua demanda específica. Desse modo surge a possibilidade de realizar uma programação especulativa, ou seja uma programação de imageamento que não gera compromisso comercial firme por parte do usuário interessado (não há obrigação de compra).
Esta ferramenta pode fazer a diferença na hora da aquisição dos dados, pois estes se encontrarão no catalogo de dados existentes, viabilizando o projeto almejado.
Não é sempre que o operador do sistema em questão aceita esta possibilidade, mas existem igualmente épocas em que eles incentivam intensamente este tipo de prática, principalmente no início da vida útil do satélite, ou quando há possibilidade desta prática viabilizar um projeto comercialmente e estrategicamente importante.
A Airbus, operadora dos satélites PLEIADES e SPOT 6, assim como 21AT Asia, operadora do TRIPLESAT, geralmente concordam em realizar programações especulativas! Então vamos aproveitar esta preciosa ajuda!
O sucesso da programação especulativa depende da disponibilidade do sistema e do interesse do usuário. Geralmente também, é bom dizer, a programação especulativa não é operada com prioridade máxima, ou seja, ela passa em segundo plano caso hajam demandas comerciais na áreas de interesse ou por perto. Quando dados sem nuvens são gerados pela programação especulativa, o usuário é avisado pela EngeSat.
A programação é facilitada quando se tem uma 
estação de recepção do satélite na área mais pode ser realizada utilizando a memória do satélite igualmente.
Veja por exemplo o quick look do resultado de uma programação especulativa no Rio Grande do Sul. O satélite PLEIADES de 0,50 m de resolução rendeu resultados em 19-01-16:
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Em observação aos territórios impactados pelo rompimento das barragens da mineradora Samarco em 05/11/2015, a GEO Airbus DS coletou uma imagem SPOT 6&7 de 1,5 metros de resolução, em 06/11/2015, recobrindo a região de Bento Rodrigues, distrito de Mariana, MG via programação emergencial Instant Tasking.
O comparativo para o impacto da ocorrência é feito com uma imagem coletada em 14/06/2015, também SPOT 6&7 1,5 metros. Veja a comparação das imagens entre as duas datas, a mancha marrom da água barrenta aparece claramente na imagem de 06-11-2015.
É uma modalidade de programação de tomadas de imagens emergênciais, quando é necessário acesso prioritário aos satélites Pleiades. (Acesse o video)
| Área de interesse reduzidas: máximo de 20km x 20km | |
| Possibilidade de acessar as próximas órbitas dos satélites Pléiades 1A e Pléiades 1B | |
| Solicitação de programação enviada diretamente ao satélite Prioridade absoluta e máxima para uma única passada | |
| Imageamente, produção e entrega automatizadas e em tempo recorde. | |
| Parâmetros de aquisição Sensores escolhidos: Pléiades 1A/ 1B Sem limite de ângulo de visada (até45°) para aproveitar todas as oportunidades Sem garantia de porcentagem de recobrimento de núvens. |
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Construído pela Indústria e Pesquisadores Japoneses, o ASTER é útil no estudo de geleiras, desastres naturais, mar, neve, vegetação, uso e ocupação de solos, temperaturas e estudos minerais. Se destaca pelas bandas infravermelho próximo, infravermelho de ondas curtas e infravermelho térmico.
Abaixo, exemplo de uma imagem gerada pelo sensor, um dos cinco instrumentos do satélite TERRA, com processamento para realces de minerais aflorantes numa área dos Andes na América do Sul.
Ele também traz estereoscopia e é a fonte da base de dados ASTER GDEM de altimetria de média resolução a nível mundial, que pode ser baixado facilmente pelo Global Mapper.
As imagens adquiridas depois de 23-04-08 tem as bandas do SWIR saturadas pois a temperatura do sensor tem sofrido elevação.
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Imagens coloridas e de altíssima resolução (0,50cm) do satélite Pleiades, monitoram evolução nas obras do Parque Olímpico no Rio de Janeiro:
Você pode ler o artigo original e completo no site O Globo.
Da mesma forma, qualquer empresa, seja uma empreiteira, a contratante de uma obra, ou ainda uma pessoa física pode aplicar esta tecnologia de observação em seus projetos e seus interesses, seja em áreas rurais e urbanas para monitoramento das alterações ocorridas no terreno. Para receber um orçamento, indique a sua área de interesse, seguindo as seguintes instruções. Verificaremos as possibilidades técnicas, a viabilidade em função da meteorologia e quais satélites melhor servem o seu propósito de monitoramento. É importante especificar a frequência com a qual você deseja o imageamento e quais alvos e características você quer analisar (tamanho, movimento, qualidade da vegetação, etc.)
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