Detecção Remota por Satélite

Módulo 6
Deteção Remota
Mário Caetano
mario@novaims.unl.pt
February 2016
www.novaims.unl.pt

Módulo 6 – Deteção Remota | eBook 2
Conteúdos
1. Introdução............................................................................................................................................................ 3
Definições ............................................................................................................................................................ 3
As vantagens da observação da Terra por satélite........................................................................ 4
Objetivos de aprendizagem........................................................................................................................ 5
2. Fundamentos de deteção remota............................................................................................................... 6
As compontes de um sistema de deteção remota............................................................................ 6
Fontes de energia e princípios da radiação....................................................................................... 7
Interação da radiação electromagnética com a atmosfera....................................................10
Interações da radiação solar com elementos da superfície terrestre................................10
Gravação da energia pelo sensor..........................................................................................................14
3. Satélites e sensores de observação da Terra .......................................................................................16
Os tipos de medições por satélite ..........................................................................................................16
Tipos de órbitas..............................................................................................................................................17
Quatro tipos de resoluções .......................................................................................................................19
Os principais programas de observação da Terra.......................................................................20
4. Extracção de informação de imagens de satélite ...............................................................................22
Interpretação visual ....................................................................................................................................22
Classificação automática...........................................................................................................................23
Análises multitemporais............................................................................................................................24
Indices de vegetação....................................................................................................................................24
5. Os benefícios societais da deteção remota ...........................................................................................25
6. Bibliografia utilizada na produção do e-book .....................................................................................29

1. Introdução
Definições
A deteção remota é atualmente uma fonte incontornável de dados para
monitorização ambiental, gestão de recursos naturais, segurança do cidadão e
defesa, tendo sido alvo de avultados investimentos de diferentes governos,
agências internacionais, como a Agência Espacial Europeia (ESA), e empresas
privadas.
Deteção remota pode ser definida como o processo de obter informação sobre um
objecto sem estar em contacto direto com ele, e inclui medições de energia
eléctrica, magnética, electromagnética e vibracional (acústica).
Deteção remota é, por definição, um termo muito geral e pode incluir processos
como a visão humana, fotografia, radar e sismologia. Contudo, o termo deteção
remota é normalmente associado a sistemas baseados em energia
electromagnética, e que registam informação sobre a Terra com sensores montados
em aviões ou satélites. Nesse sentido, deteção remota já foi definida como “a ciência
de aquisição, processamento e interpretação de imagens adquiridas por aviões ou
satélites que gravam a interação entre a matéria e a energia electromagnética”
(Sabins, 1987).
O termo deteção remota tem vindo a ser progressivamente substituído por
observação da Terra. Para muitos autores e instituições estes dois termos têm o
mesmo significado, e por isso são utilizados neste ebook de uma forma
indiscriminada.
Deteção remota pode incluir sistemas montados em satélites (e aí há quem prefira
utilizar uma designação mais explicita, i.e. deteção remota por satélite) ou sistemas
in situ, que incluem observações montadas em plataformas aerotransportadas (e.g.
fotografia aérea) mas também oceânicas e terrestres (e.g., estações meteorológicas,
sensores de monitorização da qualidade do ar). Muitos autores e instituições (e.g.,
Agência Espacial Europeia) utilizam os termos deteção remota e observação da
Terra para se referiram exclusivamente à aquisição de informação por sensores
montados em satélites que orbitam a Terra.
Este módulo assenta essencialmente na deteção remota por satélite, excluindo-se
assim outras formas de deteção remota para caracterização da superfície terrestre,
como por exemplo a fotografia aérea (câmaras fotográficas montadas em aviões)
ou sensores digitais instalados em aviões. Neste módulo os termos deteção remota
e observação da Terra são utilizados exclusivamente para observações por satélite
(i.e., imagens de satélite).

As vantagens da observação da Terra por satélite
As principais razões que justificam o grande interesse pela observação da Terra são
as seguintes:
 baixo custo das imagens, quando comparado com trabalho de campo ou
fotografia aérea;
 aquisição de dados em áreas mais inacessíveis ou inóspitas;
 disponibilidade em formato digital;
As imagens de satélite já são adquiridas em formato digital, podendo por
isso ser processadas por computador. A fotografia aérea tradicional não é
adquirida em formato digital e a sua incorporação num computador requer
conversão de formatos, o que é bastante dispendioso.
 velocidade do processamento dos dados;
Esta vantagem está relacionada com o formato digital das imagens. O
automatismo associado com muitas técnicas de processamento digital de
imagens permite uma análise e uma resposta rápidas.
 periodicidade de aquisição de dados;
Os satélites são concebidos para aquisição periódica de imagens de uma
mesma área com condições semelhantes de observação. Por exemplo, o
satélite Landsat-5 TM adquire imagens de uma mesma área de 16 em 16
dias. Esta vantagem tem, por exemplo, sido utilizada na monitorização de
áreas sujeitas a secas ou cheias, já que permite a comparação de imagens
antes e depois do evento. Por outro lado, esta periodicidade conhecida
permite, ao contrário do trabalho de campo e da fotografia aérea, aquisição
de dados sem um planeamento prévio. Por exemplo, podemos comprar uma
imagem de satélite de 1980 da área de Lisboa para fazer a cartografia do uso
de solo nesse ano, sem que tenha sido necessário planear em 1980 a
aquisição de uma imagem. Refira-se no entanto que existem atualmente
sensores montados em satélites que não estão constantemente a adquirir
imagens, mas que pelo contrário só o fazem quando são ativados pelos seus
operadores porque receberam um pedido explícito de um cliente. Isto é
verdade para os sensores que adquirem imagens de muito grande resolução
espacial (e.g., GeoEye-1).

Objetivos de aprendizagem
Os principais objetivos de aprendizagem deste módulo são:
 Compreender os fundamentos de deteção remota;
 Identificar os tipos de órbitas dos satélites de observação da Terra;
 Compreender o significado das quatro resoluções em que se baseia a seleção
de um satélite e sensor para um determinado projeto;
 Identificar os principais programas de observação da Terra;
 Identificar os principais tipos de medições de satélites para caraterizar o
meio terrestre, o meio marinho e a atmosfera;
 Caraterizar os principais métodos para produção de informação a partir de
imagens de satélite;
 Ser capaz de identificar alterações na paisagem através da interpretação
visual de séries multitemporais de imagens de satélite e de índices de
vegetação;
 Identificar os principais benefícios socioeconómicos da observação da Terra.

2. Fundamentos de deteção remota
Neste módulo explicam-se os principais conceitos necessários para compreender o
processo de deteção remota, nomeadamente: fonte de energia, interação da energia
com a atmosfera e interação da energia com a superfície.
As compontes de um sistema de deteção remota
Um sistema de deteção remota incluí as seguintes componentes (Fig. 2.1):
 fonte de energia ou iluminação (A) – o primeiro requisito para um sistema
de deteção remota é a existência de uma fonte de energia, a qual ilumina ou
disponibiliza energia aos objetos de interesse;
 radiação e atmosfera (B) – a energia, depois de sair da sua fonte e antes de
atingir os objetos na superfície da Terra, atravessa a atmosfera interagindo
com ela. Esta interação pode ocorrer novamente quando a energia “viaja” do
objecto para o sensor;
 interação da radiação com os objetos (C) – a interação da radiação com o
objecto depende do comprimento de onda da radiação e das características
do objecto;
 gravação da energia pelo sensor (D) – o sensor (que não está em contacto
com o objecto) recolhe e grava a radiação reflectida (e/ou emitida) pelo
objecto;
 transmissão, recepção e processamento (E) – a energia gravada pelo sensor
é transmitida para uma estação receptora onde os dados são processados e
compilados numa imagem;
 interpretação e análise (F) - extração de informação da imagem;
 aplicação (G) – a informação extraída da imagem é utilizada na resolução
dos problemas que motivaram a sua aquisição.

Figura 2.1 Componentes de um sistema de deteção remota. Fonte: CCRS (2007).
Fontes de energia e princípios da radiação
A energia que ilumina, ou que é emitida por um determinado elemento está na
forma de radiação electromagnética, que por sua vez é constituída por fotões que se
deslocam à velocidade da luz num movimento ondulatório. O campo eléctrico varia
em magnitude numa direção perpendicular à direção de deslocação da onda, e o
campo magnético desenvolve-se num plano perpendicular ao do campo magnético
(Fig. 2.2).
A distância entre dois picos sucessivos de uma onda electromagnética designa-se
por comprimento de onda, o qual é quantificado em unidades de comprimento, e.g.
metro (m), centímetro (cm, 10-2 m), micrómetro (m, 10-6 m), namómetro (nm,
10-9 m). O número de picos que passam num determinado ponto por unidade de
tempo designa-se por frequência. A frequência é normalmente medida em Hertz
(Hz). Um Hz equivale a um ciclo por segundo. A frequência e o comprimento de
onda para uma determinada onda estão inversamente relacionados, i.e. quando um
aumenta o outro diminui.

Figura 2.2 Uma onda electromagnética. Fonte: Lillesand e Kiefer (1994).
A composição da radiação designa-se por espectro electromagnético. Na Fig. 2.3
apresenta-se uma ilustração do espectro electromagnético, com indicação do
comprimento de onda, frequência, energia e designação para as regiões mais
importantes do espectro. Apresentam-se ainda aplicações da radiação de algumas
regiões, como por exemplo os fornos de micro-ondas, as radiografias e as ondas de
rádio e televisão. Na Tabela 2.1 apresentam-se as principais divisões do espectro
electromagnético.
v = Frequency
(number of cycles per
second
passing a fixed point)

Figura 2.3 Espectro electromagnético. Fonte: LBL (2002).
Tabela 2.1 Principais divisões do espectro electromagnético.
Divisão Limites (comprimento de onda)
Raios gama < 0.03 nm
Raios X 0.03 nm– 0.03 m
Radiação ultravioleta 0.03 – 0.38 m
Visível 0.38 – 0.72 m
Infravermelho próximo 0.72 – 1.30 m
Infravermelho médio 1.30 – 7.00 m
Infravermelho longo 7.00 – 1000 m
Micro-ondas 1 mm – 30 cm
Rádio > 30 cm
A principal fonte de energia natural em deteção remota é o sol. O sol emite radiação
praticamente em todos os comprimentos de onda da energia electromagnética, mas
99% da radiação emitida pertence às regiões do ultravioleta, visível e
infravermelho.
Os sensores que captam a radiação naturalmente disponível (radiação solar
reflectida pela superfície da Terra e/ou atmosfera e radiação emitida pela Terra)
são designados por sensores passivos. Por outro lado, os sensores ativos têm a sua
própria fonte de energia que é enviada para o alvo e que, depois de interagir com
este, é captada pelo sensor. Um exemplo de sensor ativo é o SAR (Synthetic
Aperture Radar) que opera na região das micro-ondas.
Repare-se que, de todo o espectro electromagnético, os nossos olhos só detectam a
zona do visível, o qual cobre uma parte muito pequena de todo o espectro. O visível
compreende três zonas principais (i.e., azul, verde e vermelho) e é a única região do
espectro que se pode associar com o conceito de cor. Azul, verde e vermelho são
designadas por cores (ou comprimentos de onda) primárias do espectro visível,
uma vez que nenhuma delas pode ser criada a partir das outras duas, mas todas as
outras cores podem ser produzidas com combinações de azul, verde e vermelho em
diferentes proporções.
As principais zonas do espectro electromagnético utilizadas em deteção remota
são: (1) visível (400-700 nm), que inclui o azul, verde e vermelho, (2)
infravermelho próximo (700-1300 nm) , e (3) infravermelho médio (1300-2600
nm). A região das micro-ondas é a região do espectro electromagnético que mais
recentemente começou a ser explorada em deteção remota.

Interação da radiação electromagnética com a atmosfera
A atmosfera tem um grande efeito na intensidade e na composição espectral da
radiação captada pelos sensores. A interação radiação-atmosfera é bastante
importante pois toda a radiação detectada por sensores remotos passa,
independentemente da fonte de radiação, pela atmosfera. Na passagem da radiação
electromagnética através da atmosfera, podem ocorrer dois grandes tipos de
interações com partículas de matéria suspensas na atmosfera e com moléculas dos
gases que a constituem: dispersão e a absorção. Os efeitos dos processos de
dispersão e absorção diminuem a nitidez das imagens, i.e. reduzem o contraste.
A dispersão atmosférica ocorre quando gases e partículas existentes na atmosfera
interagem com a radiação e fazem com que esta seja dispersa na atmosfera. A
absorção atmosférica resulta numa perda efetiva de energia para os constituintes
atmosféricos (absorção de energia). Os principais absorventes são: vapor de água,
dióxido de carbono e ozono. O ozono absorve a radiação ultravioleta do sol que é
nociva para a maior parte dos seres vivos. Sem a proteção da camada de ozono, a
nossa pele queimar-se-ia quando exposta à radiação solar.
Interações da radiação solar com elementos da superfície
terrestre
A hipótese central em deteção remota é que a radiação reflectida pela superfície
transporta informação sobre o seu tipo, propriedades e estado. Com efeito, e por
exemplo, a razão pela qual as imagens de satélite podem ser utilizadas para
produção de mapas de ocupação do solo, está relacionada com a forma diferenciada
com que as várias ocupações do solo refletem a energia solar. É esta quantidade de
energia reflectida pela área coberta por cada pixel e captada pelo sensor, que é
convertida em números digitais (ND) por modelos de calibração internos do
sensor. Estes NDs, podem depois ser submetidos a interpretação visual ou a
análises estatísticas, mais ou menos sofisticadas, para identificação da classe de
ocupação do solo ou para quantificação de uma característica da superfície.
A radiação solar ao incidir sobre os objetos e fenómenos existentes à superfície da
Terra pode ser absorvida, reflectida, ou transmitida, em função das propriedades
dos materiais que os compõem e das características da radiação incidente (Fig. 2.4).
Aplicando o Princípio de Conservação de Energia, pode-se escrever:
(2.4)
onde, para um dado comprimento de onda ():
 E é a radiação incidente;
)()()()( λEλEλEλE tar 

 Er é a radiação reflectida (ou seja, a que retorna da superfície depois de
interagir com esta);
 Ea é a radiação absorvida (ou seja, a que penetra num corpo e é absorvida
por ele);
 Et é a radiação transmitida (ou seja, a que passa através de uma dada
substância).
Figura 2.4 Interações entre energia electromagnética e um elemento de superfície da Terra. Fonte: NOAA
(2002).
As proporções de energia reflectida, absorvida e transmitida para um determinado
comprimento de onda variam para diferentes tipos de elementos, variando ainda
com o tipo e condição do material. São estas diferenças que nos permitem não só
distinguir diferentes tipos de elementos numa imagem, como também caracterizar
o estado de determinado material. Por outro lado, as diferentes proporções de
energia reflectida, absorvida e transmitida variam com o comprimento de onda.
Quer isto dizer que dois elementos podem não ser distinguíveis numa determinada
gama espectral, mas serem muito diferentes noutra zona do espectro. Na gama do
visível, estas variações espectrais resultam num efeito visual denominado cor. Quer
isto dizer que o olho humano utiliza estas variações espectrais na magnitude da
energia reflectida para discriminar diferentes tipos de objetos.
Em deteção remota, estamos sobretudo interessados na radiação reflectida pelos
elementos, pois é esta que chega ao sensor e que é convertida em números digitais.

As características da refletância dos diferentes tipos de superfície terrestre podem
ser quantificados através da medição da quantidade de radiação incidente que é
reflectida, i.e., a refletância espectral  (). Designa-se por Curva de Refletância
Espectral, a variação da refletância de um determinado objecto com o comprimento
de onda.
Refletância dos principais elementos da superfície terrestre
A Fig. 2.5 mostra as curvas de refletância espectral dos principais elementos da
superfície terrestre, i.e., água, vegetação e solo, para as zonas do espectro
electromagnético mais utilizadas em deteção remota (i.e., visível, infravermelho
próximo e infravermelho médio). Os comprimentos de onda que surgem no eixo
dos x podem ser relacionadas com as regiões do espectro electromagnético
apresentadas na Tabela 2.1. ou na Fig. 2.6.
Figura 2.5 Refletância dos principais elementos da superfície terrestre, i.e., água, vegetação e solo.
Adaptado de Richards (1986).
A água caracteriza-se por refletir muito pouco da radiação da energia
electromagnética, sobretudo na parte do infravermelho. Quer isto dizer que a
identificação de corpos de água numa imagem de satélite é feita mais facilmente em
zonas do infravermelho do que no visível. Contudo a caracterização de corpos de
água deve ser feita sobretudo na parte do visível. A refletância de um corpo de água
é bastante afectada pelos materiais nela existentes. Por exemplo, um aumento de
concentração de clorofila é acompanhado por um aumento de refletância no verde
e uma diminuição no azul. Esta relação pode ser utilizada para monitorizar a
presença de algas em corpos de água. Por outro lado, para uma determinada região
10
20
30
40
50
60
0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6
Reflectância (%)
Água
Solo
Vegetação
Comprimento de onda (m)

geográfica, água com elevada concentração de sedimentos resultantes da erosão
dos solos, tem uma maior refletância no visível do que água sem sedimentos.
A curva da refletância espectral da vegetação apresenta valores baixos nas regiões
do vermelho e do azul do espectro visível e um pico na região do verde. Este
comportamento deve-se à absorção de radiação azul e vermelha pela clorofila e
outros pigmentos (Fig. 2.6). Plantas em stress podem ter uma menor produção de
clorofila, conduzindo a uma menor absorção de azul e vermelho. Muitas vezes, a
refletância na zona do vermelho aumenta tanto que fica ao nível do verde, fazendo
com que as plantas se tornem amareladas (combinação de verde e vermelho).
A refletância da vegetação aumenta drasticamente na região dos 0.75 m (a qual é
chamada de red edge), e mantém-se elevada na região do infravermelho próximo
entre os 0.75 e 1.35 m. Nesta zona do espectro electromagnético, a refletância da
vegetação resulta sobretudo da estrutura interna das folhas. Uma vez que
diferentes espécies de plantas se podem distinguir pela estrutura interna das
folhas, esta zona do espectro electromagnético pode ser utilizada para distinguir
diferentes espécies. Por outro lado, muitos tipos de stress afectam a refletância
nesta zona do espectro, pelo que a podemos utilizar para identificar comunidades
vegetais em stress. Acrescente-se que nesta gama de comprimento de onda, a
absorção de radiação pelas folhas é praticamente nula. Quer isto dizer que a
energia que não é reflectida é transmitida.
Figura 2.6 Reflectância da vegetação e características que a definem. Adaptado de Jensen (1983).

A partir dos 1.35 m, a transmitância das folhas diminui drasticamente e a
radiação é sobretudo reflectida e absorvida. A refletância passa então a ser
essencialmente controlada pelo teor de água no interior dos tecidos vegetais.
Observam-se depressões na curva de refletância nos 1.4, 1.9 e 2.7 m, as quais se
devem ao facto de a água existente nas folhas absorver fortemente a radiação
nestes comprimentos de onda.
A curva da refletância espectral do solo apresenta menos variações do que a da
vegetação e caracteriza-se por um aumento da refletância com o comprimento de
onda. Alguns dos factores que controlam a refletância dos solos são: humidade,
textura, rugosidade, conteúdo em matéria orgânica e presença de óxido de ferro.
Por exemplo, a refletância do solo diminui com o aumento de humidade. Este efeito
torna-se maior nos comprimentos de onda onde existe absorção de água, i.e. 1.4,
1.9 e 2.7 m. A rugosidade da superfície e o teor em matéria orgânica provocam
também a diminuição da refletância do solo. As áreas urbanas, ou seja as áreas
construídas, têm uma curva de refletância muito parecida com a do solo
Padrões espectrais
Na secção anterior fez-se a caracterização dos principais elementos da superfície
terrestre, tendo-se chegado à conclusão que eles são espectralmente separáveis. No
entanto, também se concluiu que a separabilidade pode ser possível numa
determinada zona do espectro e não noutra. Por exemplo, água e vegetação podem
ter características espectrais semelhantes na zona do visível, e bastante diferentes
no infravermelho próximo. Assim, para separar estes tipos de elementos numa
imagem é melhor usar o infravermelho do que qualquer zona do visível.
Como as características espectrais dos elementos podem permitir identificar o tipo
de elemento e/ou a sua condição, estas características têm sido designadas na
literatura por assinatura espectral. O termo assinatura pressupõe um padrão que é
absoluto e único. Contudo, não é isto que se passa no mundo real já que a resposta
espectral de um determinado elemento pode variar bastante, dependendo quer de
condições intrínsecas (e.g. teor de água) quer extrínsecas ao próprio elemento (e.g.
condições atmosféricas, topografia). Esta variabilidade espectral pode conduzir a
problemas na identificação de elementos, mas também é a razão pela qual podemos
usar características espectrais para distinguir a condição de um determinado
elemento. Por exemplo, pode-se utilizar imagens de satélite para identificar
vegetação sujeita a um determinado stress. Assim, é mais correto utilizar o termo
padrão espectral em vez de assinatura espectral.
Gravação da energia pelo sensor
A energia electromagnética pode ser detectada fotograficamente ou
electronicamente. O processo fotográfico utiliza reações químicas na superfície de

um filme sensível à luz, para detectar e gravar variações de energia. Na deteção
electromagnética, os sensores registam a energia reflectida pelos objetos em várias
zonas do espectro electromagnético. As zonas do espectro electromagnético
recebem normalmente a designação de bandas ou canais. Por exemplo, um
determinado sensor pode captar o azul, verde, vermelho em três bandas separadas.
Para cada banda é produzida uma imagem estruturada em pixels1.
Cada pixel corresponde a uma área do terreno, e os pixels de uma determinada
imagem tem sempre a mesma dimensão. O valor de um pixel numa determinada
banda é designado por número digital (ND) (Fig. 2.7). O ND é a conversão da
radiância que chega ao sensor numa gama de valores positivos, e.g., 0 a 255.
Figura 2.7 Uma imagem é composta por pixels. Em cada pixel é retido um número digital (ND) que traduz
a radiação reflectida pela área do terreno correspondente. Fonte CCRS (2007)
As imagens de satélite são, na maioria das vezes, adquiridas em formato digital. O
termo imagem refere-se, na verdade, a um conjunto de imagens, uma por cada
banda do sensor.
1
O termo pixel resulta da junção com um x, das duas primeiras letras das palavras picture element.

3. Satélites e sensores de observação da
Terra
Neste curso dedicar-nos-emos apenas a sensores que operam no domínio do óptico
por serem os mais utilizados em deteção remota, excluindo-se assim os que operam
no domínio das micro-ondas e do infravermelho térmico. Focar-nos-emos nos
satélites concebidos para a observação do meio terrestre e do meio marinho,
excluindo-se os satélites desenvolvidos para observação da atmosfera e previsão
meteorológica.
O Earth Observation Handbook do Committee on Earh Observation Satellites (CEOS)
(CEOS, 2010) apresenta uma caracterização exaustiva dos principais satélites e
sensores de observação da Terra. Este livro está disponível em
http://www.eohandbook.com/ e permite uma pesquisa interativa. Vale a pena
também citar o site “Sistemas Orbitais de Monitoramento e Gestão Territorial”
(http://www.sat.cnpm.embrapa.br/) que tem uma descrição exaustiva dos
principais satélites e sensores de observação da Terra.
Os tipos de medições por satélite
Na Fig. 3.1 listam-se os principais tipos de medições que podem ser feitas por
satélites. Uma análise breve da figura revela que existe atualmente uma grande
diversidade de medições que podem ser feitas por satélite (e.g., refletância, ozono,
temperatura de superfície do oceano, humidade do solo, campo gravitacional da
Terra), o que se deve muito ao desenvolvimento de novas tecnologias nos últimos
anos. Neste curso iremos dedicar-nos especialmente às imagens multipropósito,
pois são estas que permitem a produção de cartografia temática (e.g., cartografia de
ocupação/uso do solo).

Figura 3.1 Categorias de medições que podem ser feitas por satélite. Fonte: CEOS (2010).
Tipos de órbitas
O percurso percorrido por um satélite designa-se por órbita, que se pode
caracterizar pela altitude, orientação e rotação relativamente à Terra. Na Fig. 3.2
apresenta-se um esquema com vários tipos de órbita: órbita baixa (Low Earth Orbit
- LEO) (200 km) a 2000 km), órbita média (Medium Earth Orbit – MEO) (2000 km
a 35 786 km) e órbita geoestacionária (35 786 km).

Figura 3.2 Vários tipos de órbita da Terra: órbita baixa (azul claro), órbita média (amarelo), órbita
geoestacionária (linha preta tracejada). A órbita dos satélites GPS está representada com uma linha verde
tracejada. Fonte: Wikipedia (2011).
Os satélites geoestacionários deslocam-se a altitudes de 35 786 km sobre o plano
do equador na mesma direção e a velocidades angulares semelhantes à da rotação
da Terra. Por estarem sempre sobre a mesma posição da Terra, os satélites
geoestacionários permitem aquisições de imagens da mesma área com uma grande
periodicidade. Satélites meteorológicos (e.g., MSG, GOES, METEOSAT) e de
comunicações normalmente têm órbitas geoestacionárias. Repare-se que devido à
elevada altitude deste tipo de órbitas, os satélites meteorológicos podem
monitorizar o tempo e padrões de nuvens de todo um hemisfério da Terra (Fig.
3.3).
Figura 3.3 Exemplo de uma imagem adquirida pelo MSG (Meteosat Second Generation), um satélite
meteorológico com órbita geoestacionária. Fonte: EUMETSAT (2011).
Os satélites não geoestacionários não se mantêm fixos sobre o mesmo ponto da
superfície terrestre e deslocam-se sobre um plano que forma um determinado
ângulo com o equador. Estes satélites deslocam-se essencialmente em órbitas
baixas e quase polares (quase sobre os polos), mas por uma questão de
simplificação de linguagem são normalmente designadas por polares. Na Fig. 3.4
ilustram-se as passagens do satélite Landsat 7.
A seleção do tipo de órbita para um determinado satélite depende dos objectivos da
missão. Se se pretender obter dados de uma grande superfície numa só imagem
para se observarem processos globais e muito dinâmicos (como a nebulosidade),
deve-se optar por satélites geoestacionários. Se pretender um maior detalhe
espacial de observação então deve-se optar por satélites polares.

Figura 3.4 Ilustração das passagens do Landsat 7. Fonte: NASA (2002).
Quatro tipos de resoluções
A informação contida numa imagem depende em grande parte da sua resolução. A
resolução de uma imagem pode ser definida em 4 dimensões: espacial, espectral,
radiométrica e temporal. São estas 4 resoluções que devem ser analisadas quando
se pretende escolher o satélite a utilizar em determinado estudo.
A resolução espacial corresponde ao mais pequeno elemento que pode ser
detectado por um determinado sensor, e define o detalhe espacial de uma imagem.
A resolução espacial corresponde então à dimensão da área coberta por cada pixel
da imagem. A resolução espacial de satélites de observação da Terra pode variar
desde 0.41 m do GeoEye, passando por 30 m do Landsat-TM, 250 m de algumas
bandas do EOS-MODIS até 1000 m do VEGETATION montado no SPOT-4 e -5.
Muitos satélites meteorológicos, sobretudo os geoestacionários, tem resoluções
espacial bastante menores (e.g. 5 Km).
A resolução espectral refere-se à dimensão e ao número de intervalos de
comprimento de onda específicos (canais espectrais) do espectro electromagnético
que o sensor é capaz de distinguir. Os vários sensores montados em satélites têm
resoluções espectrais bastante diferentes. No que respeita ao número de bandas,
temos por exemplo o SPOT-HRV com 4 bandas, o TM com 7 bandas, e o EOS-MODIS
com 36 bandas.

A resolução temporal refere-se ao tempo decorrido entre sucessivas aquisições de
imagens com o mesmo ângulo de observação de um mesmo local. Os satélites de
deteção remota podem ter resoluções temporais desde 26 dias do SPOT HRV, 16
dias do MSS e TM do Landsat-5, 2 dias do EOS-MODIS até 12 horas do
NOAA/AVHRR. Os satélites com maior resolução temporal são os que têm uma
órbita geoestacionária, uma vez que o facto de estarem sempre a registar imagens
sobre a mesma área da Terra permiti-lhes adquirir imagens em intervalos de
tempo muito curtos (e.g. 5 minutos). Já os satélites com polar tem uma resolução
temporal ordem de dias.
Como a órbita em que os satélites se encontram influencia o tamanho dos pixels, a
resolução temporal e a espacial têm uma relação inversa. Ou seja, os satélites com
uma grande resolução temporal (i.e. satélites meteorológicos) não tem uma grande
resolução espacial e vice-versa (i.e. os satélites de observação da Terra com melhor
resolução espacial não têm uma grande resolução temporal). Na altura de
selecionar o satélite para um determinado estudo, o analista tem que ter em conta
este compromisso.
Recentemente têm vindo a ser lançadas constelações de satélites de baixa órbita
(e.g. Disaster Monitoring Constellation, RapidEye). Estas constelações incluem
satélites de (muito) grande resolução espacial e que têm a mesma ou semelhante
órbita. Assim, no seu conjunto, estes satélites têm uma grande resolução temporal,
o que lhes permite adquirir imagens sobre o mesmo local com intervalos de apenas,
e por exemplo, de um dia. Este facto torna estas constelações muito adequadas para
a gestão de desastres, pois permitem monitorizar uma área em intervalos de tempo
muito curtos logo após a ocorrência de uma catástrofe. Isto não acontece com
satélites como o Landsat que têm uma resolução temporal da ordem de dias (e.g. 16
dias) e que portanto têm uma utilização limitada neste tipo de aplicações.
A resolução radiométrica consiste na capacidade do sensor registar variações na
intensidade da radiação para um dado comprimento de onda, e define o número de
níveis digitais usados para exprimir os dados recolhidos pelo sensor. Quanto maior
for a resolução radiométrica de um sensor, maior é a capacidade do sensor para
detectar e registar pequenas diferenças na energia reflectida. Com os avanços
tecnológicos todos os satélites têm uma boa resolução radiométrica.
Os principais programas de observação da Terra
Os principais satélites de observação da Terra atualmente em órbita são Landsat,
SPOT, IRS, IKONOS, GeoEye (uma evolução do IKONOS) e WorldView (uma
evolução do Quickbird). Importa agora referir um novo conjunto de satélites, os
Sentinels, que começaram recentemente a ser lançados pela ESA no âmbito do
programa Copernicus, i.e. p Programa Europeu de Observação da Terra . Em 2014
foi lançado o Sentinel 1 e prevê-se que em 2015 seja lançado o Sentinel 2.

Informações sobre o programa Copernicus podem ser obtidas em
http://www.copernicus.eu,
http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus, ou em
http://ec.europa.eu/growth/sectors/space/copernicus/index_en.htm.

4. Extracção de informação de imagens de
satélite
Quando se pretende extrair informação relatva a variáveis quantitativas (e.g.,
temperatura, biomassa, indíce de área foliar) fala-se em deteção remota
quantitativa e utilizam-se técnicas de modelação. Por outro lado, quando se
pretende extrair informação relatiava a variáveis temáticas (e.g. cartografia de
ocupação do solo, cartografia de áreas ardidas) fala-se em deteção remota temática
e podem-se utilizar métodos visuais (i.e. interpretação visual de imagens) ou
automáticos (i.e. algoritmos de classificação).
A deteção remota temática tem uma maior divulgação pois é a que permite
produzir mapas de ocupação do solo e fazer análises de dinâmica de paisagens, o
que constitui uma das aplicações de deteção remota com maior implementação na
comunidade dos produtores e utilizadores de informação geográfica. Por estas
razões, neste capítulo debruçamo-nos sobre os dois principais métodos para
produzir mapas de ocupação do solo a partir de imagens de satélite, i.e.
interpretação visual e classificação automática.
Não se abordará neste módulo introdutório à deteção remota uma componente
importante em qualquer projeto que envolva produção de informação a partir de
imagens de satélite: a avaliação da exatidão temática da informação produzida.
Interpretação visual
A interpretação visual de imagens consiste na identificação visual de áreas com a
mesma classe de ocupação do solo e na sua delimitação. Atualmente, a análise
visual de imagens é feita no ecrã do computador, o que permite de imediato a
obtenção de produtos digitais. Esta metodologia de extração de informação tem
sido designada por interpretação assistida por computador.
Uma imagem de satélite, ou melhor as suas bandas, podem ser visualizadas
separadamente ou em composições coloridas. Na visualização de bandas
separadamente, o mais frequente é a utilização de uma paleta de cinzentos, onde
cinzentos mais escuros representam NDs mais baixos, i.e. superfícies menos
refletivas, e cinzentos mais claros representam NDs elevados, i.e. superfícies mais
refletivas.
O tipo de composição colorida que mais se utiliza é o RGB (Red Green Blue) e
permite visualizar três bandas simultaneamente. Para se utilizar o sistema RGB
para visualização de imagens de satélite, tem que se atribuir uma banda a cada cor.

Numa composição colorida de cores verdadeiras, a banda do vermelho deve ser
atribuída à cor vermelha, a banda do verde deve ser atribuída à cor verde e a banda
do azul deve ser atribuída à cor azul. Se se tratar de uma imagem Landsat TM, esta
composição colorida seria designada por RGB 321, já que o vermelho é a cor
atribuída à banda do vermelho (TM 3), o verde é a cor atribuída à banda do verde
(TM2) e o azul é a cor atribuída à banda do azul (TM 1). Quando existe uma
discordância entre a região coberta por uma determinada banda do satélite e a cor
do sistema RGB que lhe foi atribuída, diz-se que a composição colorida é falsa. Por
exemplo, a composição RGB 123 é falsa, pois estaríamos a ver a banda do azul
(banda 1) com a cor vermelha e a banda do vermelho (banda 3) com a cor azul.
Sempre que se utilizam bandas do infravermelho numa composição colorida, esta é
necessariamente falsa independentemente da cor do sistema RGB que lhe for
atribuída, pois não existem cores para o infravermelho.
A RGB mais utilizada é a composição que atribui à cor vermelha a banda do
infravermelho próximo, ao verde a banda do vermelho e ao azul a banda do verde.
No caso de imagens Landsat TM esta composição colorida designa-se por 432. No
entanto, alguns autores preferem outras composições, como por exemplo a
atribuição da cor vermelha à banda do infravermelho próximo, da cor verde à
banda do infravermelho médio e da cor azul à banda do vermelho. No caso de
imagens Landsat TM esta composição colorida designa-se por 453.
A cor resultante de cada pixel depende do ND do pixel em cada uma das bandas
utilizadas na composição colorida. Quanto maior for o ND numa banda atribuída a
uma determinada cor do sistema RGB, maior será a proporção dessa cor no pixel.
De uma maneira simplista pode-se dizer que numa composição colorida RGB: (1) a
vegetação aparece sempre nos tons da cor a que se atribui o infravermelho
próximo, pois a vegetação reflete proporcionalmente sempre mais neste
comprimento de onda do que nos outros; (2) a água aparece sempre com uma cor
escura, porque reflete sempre pouco em todos os comprimentos de onda; (3) o solo
nu e as áreas urbanas, porque refletem muito em vários comprimento de onda,
aparecem sempre em cores muito refletivas.
Classificação automática
A classificação automática consiste na aplicação de algoritmos matemáticos às
bandas de uma imagem para produção de informação temática, nomeadamente
mapas ocupação do solo. Ao contrário da interpretação visual, que só pode utilizar
três bandas, a classificação automática permite utilizar todas as bandas de uma
determinada imagem, e assim capitalizar toda a informação recolhida por um
determinado satélite.
A maioria dos algoritmos de classificação automática de imagens de satélite são na
verdade semiautomáticos pois requerem sempre, de uma maneira ou de outra, a

intervenção do analista. Os algoritmos mais conhecidos são: máxima
verosimilhança, isocluster ou isodata, redes neuronais e árvores de decisão.
A classificação automática tem vindo progressivamente a substituir a interpretação
visual de imagens na produção de informação, nomeadamente porque não é tão
exigente em termos de recursos humanos e de tempo, e também por ser menos
subjetiva.
Análises multitemporais
A análise multitemporal de imagens de satélite consiste na utilização de imagens de
satélite de diferentes datas. As séries multitemporais de imagens podem ser
interanuais (se as imagens são de diferentes anos) ou intra-anuais (se as imagens
do mesmo ano). As séries multitemporais interanuais são utilizadas para avaliar
dinâmicas da paisagem entre anos diferentes (e.g. crescimento urbano) e as intra-
anuais para auxiliar a distinção de classes (e.g. agricultura de regadio da de
sequeiro) ou alterações abruptas (e.g. áreas ardidas, cortes florestais). De uma
maneira geral as imagens utilizadas em análises multitemporais são obtidas por um
mesmo satélite, mas não tem necessariamente que ser assim.
Indices de vegetação
Muitas vezes, antes de se começar a extração de informação de imagens de satélite,
produzem-se bandas transformadas, que são obtidas a partir das bandas originais
com o objetivo de realçar determinadas caraterísticas da superfície a caraterizar.
Os índices de vegetação são as bandas transformadas mais conhecidas e foram
criados com o objetivo de caraterizar a quantidade de vegetação (biomassa)
existente na área coberta por cada pixel. O índice de vegetação mais conhecido é o
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) que varia entre -1 e +1 e que é tanto
maior quanto mais vegetação existe no pixel.
A utilização do índice de vegetação NDVI em análises multitemporais é muito
frequente e inclui os seguintes passos: (1) produção de NDVI para cada um dos
anos, (2) subtração do NDVI de um ano pelo do de outro, através de álgebra de
mapas num sistema de informação geográfica (SIG), e (3) análise dos resultados,
que tanto pode ser visual como automática, para identificar as áreas em que a
vegetação se manteve, diminuiu ou aumentou. Esta metodologia é muito utilizada
para cartografar áreas ardidas ou cortes florestais.

5. Os benefícios societais da deteção
remota
De acordo com o estudo Euroconsult (2010), entre 2000 e 2009 foram lançados
107 satélites de observação da Terra (excluindo os satélites meteorológicos) e
espera-se que entre 2010 e 2019 sejam lançados 230, o que corresponde a mais do
dobro da década anterior. Segundo este mesmo estudo, só no ano de 2010 as
vendas comerciais de imagens de satélite atingiram 1.3 mil milhões USD.
A expansão das missões de satélites de observação da Terra têm um impacto em
toda a cadeia de valor, desde o fabrico dos satélites até ao fornecimento de dados e
serviços de valor acrescentado para um número crescente de utilizadores. Por isso
mesmo, a observação da Terra tem contribuído significativamente para o impacto
do sector espacial na sociedade moderna, não só pela sua importância na resposta a
desafios societais como a monitorização ambiental, gestão de recursos naturais ou
alterações climáticas, mas também pelo seu forte contributo para o crescimento
económico e criação de emprego (OECD, 2011).
Desde o lançamento do primeiro satélite de observação da Terra na década de 70,
vários grupos de investigação têm vindo a desenvolver metodologias para extração
de informação a partir de imagens de satélite em várias áreas de aplicação, como as
apresentadas na Tabela 5.1.
A aposta da União Europeia e de muitos países em programas de financiamento de
investigação e desenvolvimento (I&D) relacionados com observação da Terra têm
conduzido ao desenvolvimento de metodologias cada fez mais eficazes para
extração de informação fiável a partir de dados obtidos por satélites. Por outro
lado, os desenvolvimentos tecnológicos têm permitido o lançamento de satélites e
sensores que permitem a obtenção de dados de maior resolução e com maior
periodicidade. Tem-se assim assistido a uma transição progressiva de projetos de
I&D para programas operacionais de monitorização ambiental, gestão de recursos
naturais e segurança do cidadão que utilizam imagens de satélite como a principal
fronte de informação. A nível da União Europeia, estes programas alicerçam-se
numa vontade crescente para se evoluir para uma sociedade baseada em
conhecimento, tal como explicitamente referido no Tratado de Lisboa da União
Europeia de 13 de Dezembro de 2007. A observação da Terra pode assim dar um
contributo significativo para uma União Europeia mais competitiva, que assuma a
sua responsabilidade social e que promova o desenvolvimento sustentável

Com a consolidação de metodologias fiáveis para extração de informação de
imagens de satélite começou-se a falar nos benefícios socioeconómicos da deteção
remota, o que assume particular importância para a atração de financiamento
público para o desenvolvimento de novas missões de observação da Terra e de
programas governamentais que utilizam já a observação da Terra de uma forma
operacional para obtenção de informação. O Group on Earth Observations (GEO)
(www.earthobservations.org) agrupou os benefícios socioeconómicos da deteção
remota da seguinte maneira (GEO, 2004):
 redução da perda de vida e propriedade causada por desastres naturais ou
associados à atividade humana;
 compreensão dos factores ambientais que afectam a saúde humana e o bem-
estar;
 melhoramento da gestão dos recursos energéticos;
 compreensão, avaliação, previsão, mitigação e adaptação às alterações
climáticas;
 melhoramento da gestão dos recursos hídricos através de uma melhor
compreensão do ciclo da água;
 aquisição de dados meteorológicos para previsão do tempo e avisos;
 apoio da gestão e da proteção dos ecossistemas terrestres, costeiros e
marinhos;
 apoio à agricultura sustentável e combate à desertificação;
 monitorização e conservação da biodiversidade.
O melhor exemplo de um programa operacional baseado em imagens de satélite é o
Programa Europeu de Observação da Terra, que agora se designa por Copernicus,
mas que antes se designava por Sistema Global de Observação da Terra (GMES –
Global Monitoring for Environment and Security). O Copernicus é um programa
liderado pela União Europeia (UE) e implementado em parceria com a Agência
Espacial Europeia (ESA) e com os seus Estados-Membros (EM). O Copernicus é, tal
como o Galileo, uma iniciativa emblemática da Política Espacial Europeia cujo
desenvolvimento e implementação estão inscritos no art.º 189 do Tratado sobre o
Funcionamento da União Europeia (UE, 2008). O GMES/Copernicus começou a ser
desenvolvido em 2000 e entrou na sua fase operacional em 2011 através do
Regulamento 911/2010 do Parlamento Europeu e do Conselho de 20 de Outubro
de 2010 (UE, 2010) e do Regulamento 377/2014 do Parlamento Europeu e do
Conselho de 3 de abril de 2014 (UE, 2014).
O Copernicus tem como principal objetivo a disponibilização de serviços que
permitam o acesso atempado a dados e informação fiáveis relativos ao ambiente e
segurança. O programa inclui duas componentes relacionadas com a aquisição de
dados (i.e. componentes in situ e espaço) que alimentam a terceira componente (i.e.
os serviços) para produção de informação nas seguintes áreas: terra, emergências,
meio marinho, atmosfera, segurança e alterações climáticas. O Copernicus irá ter

um conjunto de satélites dedicados, i.e. Sentinels, que começaram a ser lançados
em 2014.
Tabela 5.1. Exemplos de aplicações de deteção remota por satélite.
Área de Aplicação Aplicação
Meteorologia Modelação climática a diferentes escalas
Análise de massas nebulosas e sua evolução
Previsão de desastres naturais de origem meteorológica
Agricultura e Florestas Cartografia de espécies vegetais
Avaliação do estado da vegetação
Determinação da biomassa
Estatísticas agrícolas
Caracterização biométrica de povoamentos florestais
Cartografia de risco de incêndio
Cartografia e Planeamento Urbanístico Classificação do uso do solo
Cartografia e atualização de mapas
Separação de áreas urbanas e rurais
Cartografia das redes de transporte
Geologia Cartografia de unidades geológicas principais
Revisão de mapas geológicos
Guia de reconhecimento de superfícies minerais
Recursos Hídricos Determinação do limite, área e volume de superfícies aquáticas
Cartografia de inundações
Determinação da área e limite de zonas geladas
Avaliação de rupturas glaciares
Avaliação de modelos de sedimentação
Determinação da profundidade da água
Delimitação de campos irrigados
Inventário de lagos
Determinação de zonas com alterações hidrológicas
Oceanografia e Recursos Marítimos Avaliação de modelos de turbidez e circulação da água
Cartografia temática da superfície do mar
Cartografia de superfícies geladas para a navegação
Estudo das marés e ondas
Meio Ambiente Cartografia e controle da poluição da água
Determinação da poluição do ar e seus efeitos
Caracterização dos efeitos dos desastres naturais
Controle ambiental das atividades humanas (e.g., eutrofização da água)
etc. )Monitorização de incêndios florestais e dos seus efeitos
Avaliação de modelos de escorrimento superficial e erosão

O Copernicus na sua fase operacional plena incluirá os seguintes serviços:
 monitorização da Terra – inclui vigilância ambiental da biodiversidade, dos
solos, da água, da floresta, e dos recursos naturais à escala local, regional e
global. Este serviço apoiará também a aplicação de políticas relacionadas com
ambiente, recolha de informação geográfica, agricultura, energia, planeamento
urbano, infraestruturas e transportes.
 gestão de emergências – orientado para diferentes cenários de catástrofes
meteorológicas, geofísicas, provocadas pelo Homem e outras catástrofes
humanitárias. Este serviço produzirá informação para a prevenção, preparação
e resposta a emergências.
 monitorização do meio marinho – inclui segurança marítima (e.g. apoio à
política dos transportes) e caracterização do estado do mar e dos ecossistemas
marinhos. Este serviço inclui também previsões meteorológicas sazonais e a
monitorização do clima.
 monitorização atmosférica – orientado para controlo da qualidade do ar à
escala local, nacional e europeia e da composição química à escala mundial.
 segurança – inclui controlo de fronteiras, vigilância marítima e apoio às ações
externas da UE (e.g., resposta a crises humanitárias) e será implementado a
diferentes níveis: nacional, regional, europeu e global.
 monitorização das alterações climáticas – fornecimento de variáveis essenciais
do clima, análise e projeções climáticas para o apoio às políticas de adaptação e
atenuação.
O Copernicus irá assim apoiar a definição, a implementação e a monitorização de:
(1) políticas comunitárias, regulamentações nacionais e convenções internacionais
na área do ambiente; (2) políticas comunitárias e nacionais em áreas como
agricultura, desenvolvimento regional, pescas, transportes, relações externas e
ajuda humanitária; (3) políticas relacionadas com a segurança dos cidadãos, a nível
nacional e comunitário. O Copernicus terá também um papel muito importante na
gestão de emergências (i.e. prevenção, preparação e resposta a emergências) e nas
alterações climáticas (i.e. caracterização, atenuação e adaptação).
O Copernicus não é o primeiro programa operacional com base em imagens de
satélite na União Europeia ou nos seus Estados Membros, mas é o primeiro sistema
integrado de resposta a desafios societais e traz grandes vantagens em termos de
benefícios de investimento realizado. Com efeito, de acordo com um estudo do
Instituto Europeu para a Política do Espaço e divulgado no início de 2011, estima-
se que os benefícios socioeconómicos do Copernicus sejam cerca de dez vezes
superiores ao investimento (Giannopapa, 2011).

6. Bibliografia utilizada na produção do e-
book
CCRS, 2007. Remote Sensing Tutorials. Canadian Centre for Remote Sensing.
Disponível em: http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geography-
boundary/remote-sensing/fundamentals/1430. Data de consulta: 18.12.2015
CEOS, 2010. The Earth observation handbook, [Online]. Committee on Earth
Observation Satellites (CEOS). Disponível em http://www.eohandbook.com/.
Data de acesso: 06.08.2011.
EUMETSAT, 2011. Satellite Data (Meteosat First Generation), [Online]. Europe's
Meteorological Satellite Organization (EUMETSAT). Disponível em
http://www.eumetsat.int/. Data de acesso: 6.08.2011.
Euroconsult. 2010. Satellite-based Earth observation: market prospects to 2019. 3rd
ed., Brochure, [Online]. França: Euroconsult. Disponível em
http://www.euroconsult-ec.com/research-reports/space-industry-
reports/satellite-based-earth-observation-38-42.html. Data de acesso:
27.08.2011.
GEO, 2004. From Observation to Action— Achieving Comprehensive, Coordinated,
and Sustained Earth Observations for the Benefit of Humankind. Framework
document adopted on the Earth Observation Summit II, 25 April 2004, of the
Group for Earth Observations (GEO).
Giannopapa, C., 2011. The Socio-Economic benefits of GMES. A Synthesis Derived from
a Comprehensive Analysis of Previous Results, Focusing on Disaster Management.
European Space Policy Institute (ESPI) Report 39. Disponível em
http://www.espi.or.at/images/stories/dokumente/studies/ESP_Report_39.pd
f. Data de acesso: 15.12.2011.
Jensen, J.R., 1983. Biophysical remote sensing. Annals of the Association of American
Geographers 73: 111-132.
LBL, 2002. Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory. Disponível em:
http://www.lbl.gov. Data de consulta: 10.09.2002.
Lillesand, T. M., e R. W. Kiefer, 1994. Remote Sensing and Image Interpretation, 3ª
Edição. New york: John Wiley & Sons.

NASA, 2002b. Landsat-7 Science Data Users Handbook. National Aeronautics and
Space Administration (NASA).
NOAA, 2012. Remote Sensing Tutorial. National Oceanic and Atmospheric
Administration, Coastal Services Center. Disponível em:
http://www.csc.noaa.gov. Data de consulta: 08.12.2012
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http://www.oecd.org/dataoecd/63/5/48301203.pdf. Organisation for
Economic Co-operation and Development (OECD). Data de acesso: 17.09.2011
Richards, J. A, 1986. Remote sensing digital image analysis. Berlin, Germany:
Springer-Verlag
Sabins, F..Jr. 1987. Remote Sensing Principles and Interpretation, 2nd ed. New York:
Remote Sensing Enterprises, Inc.
UE, 2010. Regulamento (UE) n.º 377/2014 do Parlamento Europeu e do Conselho que
cria o programa Copernicus e revoga o Regulamento (UE) n.o 911/2010, Jornal Oficial
da União Europeia, JO L 122 de 24.04.2014.
UE, 2010. Regulamento (UE) n.º 911/2010 do Parlamento Europeu e do Conselho
relativo ao Programa Europeu de Monitorização da Terra (GMES) e suas
Operações Iniciais (2011-2013), Jornal Oficial da União Europeia, JO L 276 de
20.10.2010.
UE, 2008. Tratado sobre o Funcionamento da União Europeia, Jornal Oficial da
União Europeia, JO C 115 de 09.05.2008, p. 47.
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http://en.wikipedia.org/wiki/Low_Earth_orbit. Data de acesso: 07.08.2011.

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