Sentinel-2: Combinação de Bandas e como baixar os dados mais facilmente

O Sentinel-2 é uma missão de observação da Terra do Programa Copernicus que adquire sistematicamente imagens ópticas de alta resolução espacial (10 m a 60 m) sobre a terra e as águas costeiras. A missão é uma constelação com dois satélites gêmeos, o Sentinel-2A e o Sentinel-2B.

O Sentinel-2 possui um único instrumento multiespectral (MSI) com 13 canais espectrais nas faixas visível/infravermelho próximo (VNIR) e infravermelho de onda curta (SWIR). O MSI permite captar diferenças no estado da vegetação, incluindo mudanças temporais, e também minimizar o impacto da atmosfera na qualidade das imagens.

O Sentinel-2 serve a uma ampla gama de aplicações relacionadas à terra e às águas costeiras. A missão fornece informações para práticas agrícolas e florestais e para ajudar a gerenciar a segurança alimentar. As imagens de satélite são usadas para determinar vários índices de plantas, como área foliar, clorofila e índices de conteúdo de água.

O Sentinel-2 tem uma largura de varredura de 290 km e uma órbita polar heliossíncrona com um ciclo repetitivo de 10 dias. O projeto da missão visa dar uma alta frequência de revisita de 5 dias no Equador. Os dados do Sentinel-2 são distribuídos gratuitamente através do portal Copernicus Open Access Hub.

💾 Shapefile com a grade de cenas/órbitas do satélite Sentinel-2.

Combinação de Bandas Sentinel-2 para cada utilidade

  • Cores naturais: 4- 3- 2
Cores naturais: 4- 3- 2 – Fonte: gisgeography.com
  • Cor falsa Infravermelho: 8- 4- 3
Cor falsa Infravermelho: 8- 4- 3 – Fonte: gisgeography.com
  • Cor falsa Urbana: 12 -11- 4
  • Agricultura: 11 -8- 2
Usado na Agricultura: 11 -8- 2 – Fonte: gisgeography.com
  • Penetração atmosférica: 12- 11 -8a
  • Vegetação saudável: 8 -11 -2
  • Terra / Água: 8 -11 -4
  • Cores naturais com remoção atmosférica: 12- 8- 3
  • Infravermelho de ondas curtas: 12 -8A- 4
Infravermelho de ondas curtas: 12 -8A- 4 – Fonte: gisgeography.com
  • Análise da vegetação: 11 -8- 4
  • Índice NDVI (B8-B4/B8-B4)
Índice NDVI. Fonte: gisgeography.com

Baixar o shapefile com as órbitas/cenas do satélite para melhor encontrar suas imagens. (shp/ 6MB)

 

Onde Acessar e Baixar dados Sentinel-2 facilmente?


Especificação de cada banda

Na imagem podemos ver as bandas disponível em cada satélite, a descrição, o comprimento de ondas além de como calcular no Raster Calculator alguns índices de vegetação

Quanto a resolução espacial de cada banda (Level-2A):

  • 10 m: contendo bandas espectrais 2, 3, 4, 8, uma imagem True Color Image (TCI) e mapas AOT e WV reamostrados a partir de 20 m.
  • 20 m: contendo as bandas espectrais 2 – 7, as bandas 8A, 11 e 12, uma True Color Image (TCI), um mapa de classificação de cenas (SCL) e um mapa de AOT e WV. A banda B8 é omitida, pois B8A fornece informações espectrais mais precisas.
  • 60 m: contendo todos os componentes do produto de 20 m reamostrados para 60 m e adicionalmente as bandas 1 e 9. A banda de cirro 10 é omitida, pois não contém informações de superfície.

Pan-Sharpening

A técnica conhecida como panchromatic sharpening (ou pan-sharpening) é a combinação dos detalhes de uma imagem de alta resolução presente em uma banda pancromática (preta e branca) com a informação em cores, mas de menor resolução de outras bandas (geralmente apenas as bandas visíveis).

Por exemplo, as bandas espectrais do Landsat 7 e 8 têm resolução de 30 metros por pixel, enquanto a banda pancromática tem resolução de 15 metros por pixel. Por si só, a faixa pancromática pareceria um tanto desinteressante; como outras bandas individuais, aparece em preto e branco. Mas ao contrário de outras bandas, ele captura uma faixa muito mais ampla de luz, permitindo que seja significativamente mais nítida. Como resultado, as imagens pancromáticas são duas vezes mais detalhadas do que as bandas espectrais individuais.

Uma imagem duas vezes mais detalhada é muito mais valiosa e pode revelar características ou fenômenos que de outra forma seriam difíceis de ver.

Para fazer isto no ArcGIS, basta baixar as bandas e rodar a ferramenta: Data Management Tools > Raster > Raster Procesing > Create Pan-sharpened Raster Dataset.

No QGIS, a biblioteca GDAL tem a função pan sharpeningClique aqui e veja como fazer em vídeo

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7 Comentários em “Sentinel-2: Combinação de Bandas e como baixar os dados mais facilmente”

  1. Olá,

    As imagens que baixo do sentinel II estão muito distorcidas, tem como melhorar as imagens para não ficar tão distorcidas ?

    1. Alex, como assim distorcidas? Poderia dar mais detalhes? Seria cobertura de nuvens ou algo assim? Distorçoes de posicionamento geralmente acontecem por não se definir corretamente o sistema de coordenadas no GIS antes de adicionar as imagens, ou os parametros de transformação não foram aplicados. Dá uma olhadinha nisso. Abcs

  2. como faço para obter uma imagem de satélite de determinada região onde conste o tipo de cobertura vegetal, especificamente Mogi das Cruzes-SP

    1. Olivio, imagens de satélite são apenas fotografias de um lugar, não possuem este tipo de informação literal. Seria como voce tirar uma fotografia de um grupo de pessoas desconhecidas e querer saber o nome delas do nada.
      Você precisa geoprocessar usando n funções e ferramentas para obter algo que precisa, ou procurar em mapas já prontos elaborados por profissionais.
      O raster do uso do solo global 2020 aqui pode ser um início:
      https://forest-gis.com/2021/07/esri-disponibiliza-o-mapa-de-uso-do-solo-global-2020-para-download.html/

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