Por que aprender PDI usando imagens de radar faz toda a diferença na sua carreira?

Muitas pessoas vêm conversar comigo sobre porque decidimos lançar uma minissérie de 14 episódios sequenciais no podcast, uma série de posts nas redes sociais e fazer um seminário virtual sobre radar nessa altura do campeonato.

O motivo é um só: acredito que saber processar imagens de radar é um dos requisitos mais importantes para o mercado de geotecnologias atualmente.

E por que dominar o processamento de dados SAR é um grande diferencial em sua carreira? Porque você passa a ter controle sobre todo o processo. Vou te contar uma situação que vivi em 2017 que mostra o que é não ter controle sobre o processo.

O ano de 2017 foi um ano marcante em Portugal, pois ocorreram dois grandes incêndios florestais que levaram à óbito mais de 100 pessoas. E eu fazia parte de um grupo de pesquisas sobre o tema na Universidade do Minho, próximo à Braga, local do 2º maior incêndio daquele ano.

Queríamos estudar a lógica reversa para buscar um sistema mais eficiente de monitoramento das áreas de riscos. E, para tal, era necessário compreender o vigor, a umidade e a senescência (ou o envelhecimento) da vegetação e saber porque uma área queimou e outra, não.

Saliento que naquela época nossos estudos eram todos voltados para os índices espectrais de vegetação que foram propostos para faixa do espectro óptico refletido.

Nós precisávamos de uma cena de antes do incêndio e outra posterior para medir a severidade das queimadas. Mas esbarramos num problema, pois na época do incêndio, Portugal sofria os impactos do furacão Ofélia, e o maior problema desse tipo de evento natural é a cobertura de nuvens.

Nenhuma cena Landsat mostrava a área antes o incêndio, pois todas apresentavam mais de 90% de cobertura de nuvens. Demos muita sorte, pois no dia do incêndio, o Sentinel2 obteve uma cena que tinha uma pequena janela sem nuvens, que correspondia ao local queimado. Mas, se não tivéssemos essa sorte, jamais teríamos realizado o estudo e compreendido que a senescência foi o fator mais importante para explicar o porquê da propagação do fogo.

Se o grupo tivesse pensado na contribuição dos dados SAR isso não seria um problema.

E por que não se cogitou a utilização dos dados SAR à época? Porque os índices SAR de vegetação são muito recentes e foram pensados para áreas agrícolas e não para áreas de vegetação nativa. Se tivéssemos à época a compreensão da potencialidade dos índices SAR de vegetação que temos hoje, não teríamos passado pela angústia de saber se poderíamos ou não realizar o trabalho.

Além disso, as pesquisas com dados SAR vêm crescendo desde 2014, quando os dados Sentinel1 passaram a integrar a suíte de dados disponíveis gratuitamente. E, principalmente, por falta de uma cultura com dados SAR.

Recentemente perguntamos a nossa audiência porque não usavam esse tipo de dado e a resposta foi que 74% do nosso público, que é um interessado em Sensoriamento Remoto, nunca estudou radar. 4% não conhece o potencial desses dados e, finalmente, 22% tentaram, mas encontrou dificuldade e, pelo visto desistiu.

Não existem disciplinas de graduação em radar e na pós-graduação são pouquíssimas as iniciativas. Leciono num programa de pós-graduação que tem uma linha de atuação em geoprocessamento e temos apenas uma disciplina sobre o tema e que não é oferecida há bastante tempo.

Mas, quando observamos o mercado, a direção é outra. E para medir esse azimute é só observar a movimentação das diversas agências espaciais que estão com diversas novas missões como sistemas sensores de micro-ondas ativas ou radar sendo programadas. E os caras não investem em tecnologias que não darão retorno.

Nesse ano, a NASA e a ISRO (Agência Espacial Indiana) colocam em órbita a missão NISAR – NASA and ISRO SAR Mission, com dados na banda L e S para monitoramento ambiental, principalmente de áreas de florestas.

Ano que vem a ESA, ou Agência Espacial Europeia, lança a missão Biomass, a primeira com banda P para, durante 18 meses iniciais, realizar tomografia por radar e depois, por interferometria, continuar a missão mais audaciosa da história, que visa fazer o maior inventário florestal do planeta, como forma de monitorar os impactos nas mudanças climáticas.

Além disso, novos Sentinel1C e 1D estão sendo preparados para dar continuidade à missão SAR da Constelação Copernicus, que vem monitorando com extrema eficiência as áreas agrícolas do mundo. Sem falar no ROSE-L que será o novo sensor dessa constelação.

Ou seja, não tem volta. Ou você entende o comportamento elétrico e estrutural da superfície a partir dos dados SAR para os diversos fins, ou ficará para trás.

Muitos estão preocupados se a Inteligência Artificial vai tomar seus lugares, mas quem vai ocupar o seu lugar é o analista humano que sabe como os diversos sistemas sensores funcionam, sabe processar dados de múltiplas plataformas e consegue interpretar os resultados.

Eu venho falando sobre isso há muito tempo. E eu e Prof. Gustavo Ferreira estamos diariamente criando cultura de Sensoriamento Remoto de alto nível.

Se eu fosse você, me preocuparia menos com ChatGPT e mais em como ampliar minhas habilidades e competências para ser o profissional desejado pelo mercado. E aprender radar fará toda a diferença.

Um grande abraço,

Prof. Gustavo Baptista