Fotointerpretação e Sensoriamento Remoto: Análise de Solo Exposto e do Comportamento de Algoritmos de Classificação em Diferentes Áreas

A fotointerpretação consiste na análise de imagens ou fotografias, tomadas por aeronaves ou satélite, com o objetivo de identificar elementos e fenômenos presentes na superfície terrestre. Essa técnica é amplamente utilizada no sensoriamento remoto e fotogrametria para obter informações sobre diferentes tipos de cobertura e uso da terra, como áreas urbanizadas, vegetação, corpos hídricos, solos expostos e áreas agrícolas.

Na fotointerpretação, diversos elementos são fundamentais para a identificação e diferenciação dos alvos presentes em uma imagem. A cor ou tonalidade está relacionada à quantidade de energia refletida pelos objetos, de modo que áreas com maior refletância tendem a apresentar tons mais claros, enquanto áreas com menor refletância apresentam tons mais escuros. Além disso, a forma e o tamanho permitem reconhecer diferentes feições, enquanto o padrão evidencia a organização espacial dos elementos na paisagem. As sombras fornecem informações sobre altura e relevo, e a associação considera a relação entre os objetos e seu entorno, contribuindo para uma interpretação mais precisa da imagem.

Análise da Fotointerpretação a partir do Sensoriamento Remoto

Ao comparar as áreas analisadas, percebe-se que o solo exposto próximo a Foz do Iguaçu apresenta tonalidades mais escuras do que aquelas observadas na Região Metropolitana do Recife. Do ponto de vista espectral, essa característica indica uma menor refletância da superfície, fazendo com que o alvo apareça mais escuro na imagem de satélite.

Essa diferença pode estar associada às características naturais dos solos presentes em cada região. Enquanto os solos da RMR possuem forte influência de depósitos sedimentares costeiros, frequentemente apresentando tonalidades mais claras, a região de Foz do Iguaçu é marcada pela ocorrência de solos desenvolvidos sobre rochas basálticas da Formação Serra Geral. Esses solos são historicamente conhecidos como Terra Roxa, termo derivado da expressão italiana terra rossa (terra vermelha), utilizada pelos imigrantes para descrever a coloração característica desses materiais. Nas imagens analisadas, essa característica é percebida pela presença de tonalidades mais avermelhadas e escuras em comparação às observadas na Região Metropolitana do Recife.

A coloração avermelhada da Terra Roxa está relacionada à presença de óxidos de ferro, especialmente hematita, formados durante o intemperismo das rochas basálticas. Como a região de Foz do Iguaçu apresenta ampla ocorrência de solos derivados desses materiais, essa característica pode estar associada aos tons mais escuros observados na imagem. Dessa forma, a análise da tonalidade dos alvos não apenas auxilia na identificação das feições presentes na paisagem, mas também fornece indícios sobre as características geológicas e pedológicas da área analisada, evidenciando a importância da fotointerpretação na compreensão das informações contidas nas imagens de satélite.

Imagem do Satélite Sentinel-2, mostrando área de solo exposto na região do Recife, com predominância de tonalidades claras associadas à influência de depósitos sedimentares costeiros típicos da região. A superfície apresenta aparência seca, textura granular e variações sutis de cor, evidenciando características naturais do terreno e a exposição direta do material superficial sem cobertura vegetal significativa.

Recorte de área com solo exposto nas proximidades de Foz do Iguaçu, Paraná, em imagem Sentinel-2. A cena evidencia tonalidades avermelhadas e alaranjadas típicas de solos derivados de basaltos, associados à ocorrência de terra rossa. A coloração intensa do terreno exposto indica forte presença de óxidos de ferro, característica marcante desses solos, contrastando com áreas vegetadas e superfícies agrícolas adjacentes.

Como se comportaria algoritmos de classificação de imagens nas diferentes áreas?

Em Foz do Iguaçu, os algoritmos provavelmente apresentariam melhores resultados devido ao padrão já existente na organização espacial das áreas rurais e agrícolas. Dessa forma, conseguiriam classificar e identificar com mais facilidade os diferentes alvos presentes na imagem. Além disso, os solos da região, historicamente associados à Terra Roxa e derivados de rochas basálticas, apresentam características espectrais particulares relacionadas à presença de óxidos de ferro. Essa condição contribui para uma resposta espectral mais característica dos solos da região, facilitando sua classificação em relação aos solos da RMR.

Na Região Metropolitana do Recife, ocorre o oposto. Os algoritmos teriam maior dificuldade nas análises espaciais devido à menor padronização da organização do espaço e à maior complexidade na distribuição dos elementos visíveis. Essa irregularidade espacial dificulta a classificação e a identificação dos diferentes elementos e situações presentes na área.

A fotointerpretação é uma ferramenta essencial para a análise de imagens de sensoriamento remoto, permitindo compreender características da paisagem nem sempre evidentes à primeira vista. Neste estudo, a técnica contribuiu para a interpretação das diferenças espectrais observadas entre as áreas analisadas, relacionando-as a aspectos naturais do ambiente, como a ocorrência de solos derivados de basalto, tradicionalmente associados à Terra Roxa. Embora existam métodos automatizados de classificação de imagens, a interpretação visual continua sendo essencial para validar resultados e compreender características da paisagem nem sempre identificadas pelos algoritmos, contribuindo para análises mais precisas e confiáveis.

Referências

• INTRODUÇÃO AO SENSORIAMENTO REMOTO - INDE: https://www3.inpe.br/unidades/cep/atividadescep/educasere/apostila.htm

• Terra Roxa Estruturada / Nitossolo Vermelho - EMBRAPA: https://www.embrapa.br/agencia-de-informacao-tecnologica/tematicas/bioma-cerrado/solo/tipos-de-solo/tr-/-nv

• Nitossolos Vermelhos - EMBRAPA: https://www.embrapa.br/agencia-de-informacao-tecnologica/tematicas/solos-tropicais/sibcs/chave-do-sibcs/nitossolos/nitossolos-vermelhos