O SATÉLITE DE SENSORIAMENTO REMOTO SSR-1 PARA MONITORAMENTO DA AMAZÔNIA

Documentos relacionados
O resultado é uma série de "fatias" da superfície, que juntas produzem a imagem final. (Exemplo: o radiômetro dos satélites NOAA gira a uma

Sensoriamento Remoto I Engenharia Cartográfica. Prof. Enner Alcântara Departamento de Cartografia Universidade Estadual Paulista

GEOPROCESSAMENTO. Sensoriamento Remoto. Prof. Luiz Rotta

Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais

Sensoriamento Remoto: Imagens orbitais e resoluções. Patricia M. P. Trindade; Douglas S. Facco; Waterloo Pereira Filho.

O resultado é uma série de "fatias" da superfície, que juntas produzem a imagem final. (Exemplo: o radiômetro dos satélites NOAA gira a uma

José Alberto Quintanilha Mariana Giannotti

Satélites e Sensores. Bruno Silva Oliveira

Aplicação da metodologia do projeto panamazônia no Pantanal, município de Barão de Melgaço, MT

Definições: Sistemas Sensores

Efeitos da Geometria de Visada sobre a Determinação de Índices de Vegetação

Classificação e Exemplos de Sistemas Sensores. Disciplina: Sensoriamento Remoto Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

APÊNDICE F SENSORES HIPERESPECTRAIS

TUTORIAL. Imagens CBERS-4 5m: conheça este sensor e aprenda a realizar o download dessas imagens no site do INPE QGIS.

Satélites e Sensores Orbitais

DETERMINAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO ATRAVÉS DE IMAGENS METEOSAT-8

SENSORES REMOTO UMA ABORDAGEM PRÁTICA NO LEVANTAMENTO FLORESTAL

Avaliação Parcial 01 - GABARITO Questões Bate Pronto. As questões 1 a 23 possuem apenas uma alternativa correta. Marque-a.

044.ASR.SRE.16 - Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto

Mapeamento do uso do solo

C A P Í T U L O 1 8 D I V I S Ã O D E G E R A Ç Ã O D E I M A G E N S

TUTORIAL. Satélite DEIMOS-2: Alta Resolução para projetos de Sensoriamento Remoto DEIMOS-2.

Distribuição Sem Custos de Imagens de Satélites de Sensoriamento Remoto

Satélites e Sensores. Profa. Ligia Flávia Antunes Batista

Sistemas Sensores Passivos. Disciplina: Sensoriamento Remoto Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

Prof o. Ti T a i go B adr d e r Mar a ino n Geoprocessamento D pa p rtam a ent n o de d Ge G oc o iê i nc n ias Instituto de Agronomia - UFRRJ

Estimativa e avaliação do desflorestamento de uma área do Mato Grosso com o uso de imagens CCD/CBERS

Roteiro Detecção de informações usando satélites Produtos oriundos de Imagens NOAA Índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às cond

Fundamentos do Sensoriamento Remoto. Disciplina: Sensoriamento Remoto Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

Resoluções das Imagens fotogramétricas e digitais. Fotogrametria e Fotointerpretação Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

Continuidade do Sistema de Coleta de Dados

Sensoriamento Remoto Aplicado à Geografia Características das Imagens

Aplicação das imagens do satélite meteorológico NOAA-AVHRR para o mapeamento da cobertura vegetal do estado de Minas Gerais

Programa de Cooperação com a China para desenvolvimento de satélites

1. Introdução: um breve histórico

Ecologia de Paisagem Conceitos e métodos de pesquisa 2012

Observação da Terra no Brasil

Brasília, 5 de maio de 2016 SISTEMA DE DETECÇÃO DE DESMATAMENTO E ALTERAÇÕES NA COBERTURA FLORESTAL EM TEMPO QUASE REAL

SENSORIAMENTO REMOTO: CONCEITOS, TENDÊNCIAS E APLICAÇÕES. Imagens de Satélites Orbitais

SISTEMA DE DETECÇÃO DE DESMATAMENTO E ALTERAÇÕES TEMPO QUASE REAL

Fundamentos de Sensoriamento Remoto. Elisabete Caria Moraes

CAPÍTULO 5 RESULTADOS. São apresentados neste Capítulo os resultados obtidos através do programa Classific, para

Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento

Flávia da Fonseca Feitosa

NOTA TÉCNICA INPE CRA/2016

Satélites brasileiros de observação da Terra: balanço e perspectivas. José Carlos Neves Epiphanio 1

Programa Amazônia do INPE: Monitoramento de desmatamento e outros impactos na Floresta Amazônica

Sistemas de Informações Geográficas

Vinícius Emmel Martins 2, Dieison Morozoli Da Silva 3, Sidnei Luís Bohn Gass 4

Maria Gonçalves da Silva Barbalho 1 André Luiz Monteiro da Silva 1 Mariana Almeida de Araújo 1 Rafael Antônio França Ferreira 1

PMI 3331 GEOMÁTICA APLICADA À ENGENHARIA DE PETRÓLEO

09/03/2017. O que é Sensoriamento Remoto? Tipos de Sensoriamento Remoto REVISÃO SENSORIAMENTO REMOTO AULA ZERO. Satélites.

3 años. Programa CBERS (Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres) Luis Geraldo Ferreira Paulo Roberto Martini INPE/OBT

SENSORIAMENTO REMOTO HIPERESPECTRAL

Para que um sensor possa coletar e registrar a energia refletida ou emitida por um objeto ou superfície, ele tem que estar instalado em uma

Definição de sensoriamento remoto. Professor: Enoque Pereira da Silva

FACULDADE DE ENGENHARIA DE MINAS GERAIS SENSORIAMENTO REMOTO E AEROFOTOGRAMETRIA REVISÃO DE CONTEÚDO. Prof. Marckleuber

Análise de pares estereoscópicos obtidos pelo CBERS II Primeiros testes utilizando fotogrametria digital

SENSOREAMENTO REMOTO AULA1

MONITORAMENTO DA COBERTURA FLORESTAL DA AMAZÔNIA POR SATÉLITES AVALIAÇÃO DETER JUNHO DE 2009 INPE COORDENAÇÃO GERAL DE OBSERVAÇÃO DA TERRA

Avaliação da influência da correção atmosférica no cálculo do índice de vegetação NDVI em imagens Landsat 5 e RapidEye

Detecção Remota. Aquisição de dados. Sistema Modelo de Detecção Remota ICIST. Energia Electromagnética. Interacções com a Atmosfera

Sensoriamento Remoto: introdução ao Processamento Digital de Imagens. Patricia M. P. Trindade; Douglas S. Facco; Waterloo Pereira Filho.

044.ASR.SRE.16 - Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto

PLANO DE ENSINO ANO 2016

RESTAURAÇÃO RADIOMÉTRICA DE FAIXAS E LISTRAS DE IMAGENS CCD DO CBERS 2B COM MÁSCARAS

Introdução ao Sensoriamento Remoto

Processamento Digital de Imagens SER Prática de Laboratório

RESTAURAÇÃO RADIOMÉTRICA DE FAIXAS E LISTRAS DE IMAGENS CCD DO CBERS 2B COM MÁSCARAS

RADARSAT-1. Ressources naturelles Natural Resources Centro Canadiense de Sensoriamento Remoto, Ministerio de Recursos Naturales de Canadá

ESTIMATIVA DO ALBEDO E TEMPERATURA DE SUPERFÍCIE UTILIZANDO IMAGENS ORBITAIS PARA O MUNICÍPIO DE BARRA BONITA SP

Sensoriamento Remoto Aplicado à Geografia. Prof. Dr. Reinaldo Paul Pérez Machado

SISTEMA DE COLETA. Fonte de. Trajetória. ria PRODUTOS INTERAÇÃO SISTEMA TRATAMENTO. Produto final AÇÕES

IMAGENS CBERS: PARA QUE E PARA QUEM?

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA NATUREZA DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS FUNDAMENTOS DO SENSORIAMENTO REMOTO

USO DE IMAGENS TM LANDSAT 5 PARA ANÁLISE DO ALBEDO E SALDO DE RADIAÇÃO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO CAMARAGIBE: DESTAQUE PARA SÃO LUIZ DO QUITUNDE-AL

INPE- INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS

Aquisição de dados. Sistema Modelo de Deteção Remota. Energia Eletromagnética. Espectro Eletromagnético. Interações com a Atmosfera

Processamento Digital de Imagens - PDI

Radiometria e Princípios de Sensoriamento Remoto Hiperespectral

IMAGENS PARA MAPEAMENTO GEOLÓGICO E LEVANTAMENTO DE RECURSOS MINERAIS: RESUMOS PARA USO DOS CENTROS DE ATENDIMENTO A USUÁRIOS ATUS DO INPE

o PROGRAMA DE APLICAÇÕES DE SAT~LITES METEOROLÕGICOS DO INPE

CONCEITOS RADIOMÉTRICOS

Luciano Fucci.

DETER JULHO de RELATÓRIO DE AVALIAÇÃO

Monitoramento de Queimadas e Incêndios na Região do Parque Estadual do Jalapão em 2007, 2008 e 2009

Formação de Imagens de SAR

Satélites Artificiais da Terra

DETER JANEIRO de 2015 RELATÓRIO DE AVALIAÇÃO

Desenvolvimento de um algoritmo otimizado para correção de distorção panorâmica em imagens do sensor MODIS.

3 - AQUISIÇÃO DE IMAGENS DE SATÉLITE

Agricultura. Integra um grande número de formatos de imagens aéreas, satélite, radar ou térmicas;

MAPEAMENTO COSTEIRO INTEGRADO

Mudanças Climáticas e Modelagem Ambiental

Sensoriamento Remoto Hiperespectral PPGCC. Enner Alcântara Departamento de Cartografia Universidade Estadual Paulista Presidente Prudente

CORREÇÕES RADIOMÉTRICAS

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS

Qualidade das Imagens de Alta Resolução Geradas por Sensores Aéreos Digitais

MONITORAMENTO DA COBERTURA FLORESTAL DA AMAZÔNIA BRASILEIRA POR SATÉLITES

ARTIGO COM APRESENTAÇÃO BANNER - MONITORAMENTO AMBIENTAL

Transcrição:

O SATÉLITE DE SENSORIAMENTO REMOTO SSR-1 PARA MONITORAMENTO DA AMAZÔNIA BERNARDO FRIEDRICH THEODOR RUDORFF 1 JANIO KONO 1 MARIO MARCOS QUINTINO DA SILVA 1 YOSIO EDEMIR SHIMABUKURO 1 1 INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Caixa Postal 515-12201-970 - São José dos Campos - SP, Brasil {bernardo, yosio}@ltid.inpe.br e {kono, quintino}@dss.inpe.br Abstract: This article presents the recent advances for the Brazilian Remote Sensing Satellite - SSR-1 based on a phase A/B study for the payload. The unique characteristic of the SSR-1 is its low equatorial orbit which provides synoptic images of the entire Amazon region, several times a day. This is of paramount relevance to partially overcome the frequent cloud cover over the Amazon region which is the greatest limitation to monitor, via optical remote sensing systems, ongoing human activities. The SSR-1 will be a 400 kg satellite using the Brazilian multimission platform for small satellites, which is being developed under INPE's coordination and manufactured by the Brazilian industry. The SSR imaging system consists of: a VIS/NIR sensor with a spacial resolution at nadir of 40 m and a swath from 5 o N to 15 o S; and a MIR sensor with a spatial resolution of 500 m and a swath from 5 o N to 5 o S. The VIS/NIR sensor is a pushbroom CCD camera with three optical heads and five spectral bands: blue, green, red, NIR and an additional water vapor content band for atmospheric correction purpose. The MIR sensor is a pushbroom camera with two optical heads and one band in the 3.4-4.2 µm region. Key words: Remote sensing, satellite, equatorial orbit, Amazon region 1. Introdução O Satélite de Sensoriamento Remoto - SSR é um satélite de observação da Terra que está previsto dentro do Programa Nacional de Atividades Espaciais (PNAE) da Agência Espacial Brasileira (AEB). Inicialmente ele foi definido para uma órbita polar, tendo como carga útil o sensor WFI (Wide Field Imager) que hoje se encontra a bordo dos satélites da série CBERS. Em meados da década de 90 do século passado foi revista a missão do SSR passando a ser um satélite com órbita equatorial baixa, visando atender a demanda por imagens de sensoriamento remoto para fins de monitoramento da região Amazônica. As primeiras especificações desta nova concepção do SSR e as suas diversas aplicações potenciais, tais como: desmatamento, queimadas, enchentes, caracterização e classificação da vegetação, monitoramento de áreas agrícolas, radiação solar, mineração e geologia estão descritas em Bogossian et al. (1995) e Rudorff et al. (1995;1996). Outras aplicações como desertificação na região Nordeste e estudos em oceanografia também são possíveis devido à faixa de cobertura do SSR estar entre as latitudes de 5 o N e 15 o S (Figura 1). A região Amazônica possui a maior floresta tropical do mundo, abrangendo área de aproximadamente 5 milhões de km 2. Essa região está passando por acelerado e complexo processo de modificação, em função da intensa ação antrópica, em especial durante as últimas décadas. Um sistema eficiente de monitoramento é fundamental para o controle, manejo e fiscalização dos recursos naturais da região. Apesar dos diversos satélites de sensoriamento remoto disponíveis no Brasil (CBERS, Landsat, Spot) não se dispõe ainda de um sistema com alta freqüência de observação. O fator limitante que hoje dificulta a aquisição de imagens para fins de monitoramento é a intensa cobertura de nuvens, aliado à baixa revisita (16 a 26 dias) dos atuais satélites de sensoriamento remoto ótico de resolução espacial média (20 a 100 2359

m). Por exemplo, com o satélite Landsat, que possui um período de revisita de 16 dias, é comum dispor-se de apenas uma cena livre de nuvens por ano em boa parte da Amazônia. Com o SSR em órbita equatorial, pode-se minimizar este problema através da aquisição de várias imagens por dia, aumentando assim a possibilidade de se obter imagens livres de cobertura de nuvens de forma direta ou a partir de mosaicos de imagens multitemporais parcialmente livres de nuvens. Neste artigo é apresentado o resultado de um estudo para a nova carga útil do SSR em função das modificações que ocorreram em sua plataforma, principalmente no que se refere à maior massa e potência disponíveis para o sensor na plataforma multimissão. Este estudo foi realizado pelo DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) em cooperação técnica com o INPE e se encontra documentado em DLR (2001). Como parte integral deste estudo foi realizada uma campanha aerotransportada com o sensor hiperespectral HyMap (Cocks et al., 1998), em abril de 2000 numa região próxima à cidade de Rio Branco, Acre. 2. A missão SSR 2.1 Requisitos Visando recobrir quase a totalidade da Amazônia Legal Brasileira (5 o N a 17 o S) o sensor do SSR deve ter uma largura de órbita ou faixa de imageamento da superfície terrestre de 2200 km compreendida entre as latitudes 5 o Norte e 15 o Sul (Figura 1). Essa faixa de imageamento corresponde a uma área de 6,3 milhões de km 2 (74 % do território brasileiro). Figura 1 - Cobertura global do SSR As imagens devem ser adquiridas em três bandas no visível-vis (azul, verde e vermelho), uma no infravermelho próximo-nir e uma banda no infravermelho médio-mir. A resolução espacial das imagens no nadir para as bandas do VIS/NIR deve ser de 40m e para a banda MIR de 500m. Além de transmitir os dados para o centro de recepção dos dados em Cuiabá, MT, o sistema deve ter a capacidade de transmitir dados em tempo quase real para pequenas estações de baixo custo conforme ilustrado na Figura 2. 2360

Figura 2 - O sistema SSR-1 2.2 Restrições A carga útil do SSR deve ser modular, compatível com a plataforma multimissão e com o segmento solo. Desta forma, a carga útil está limitada à massa de 100 kg, a potência média não deve ultrapassar 140 W, a taxa de transmissão de dados deve ser inferior a 150 Mbps e a vida útil da missão deve ser de 4 anos. O sistema SSR deve consistir do satélite e do segmento solo conforme apresentado na Figura 2. 2.3 Particularidades Em comparação com os demais satélites de órbita polar heliossíncrona o SSR apresenta algumas particularidades que precisam ser vistas com cuidado, principalmente no que se refere à órbita e à largura de imageamento. Uma delas é a variação do ângulo de elevação solar durante o período de 12 minutos de imageamento sobre o Brasil, quando o satélite atravessa 3 fusos horários, fazendo com que uma mesma imagem seja adquirida sob diferentes condições de iluminação. Além disso, as imagens adquiridas ao longo do dia, através das diversas passagens do SSR, terão grande variação no azimute solar. Outro aspecto relevante a ser considerado é a condição extrema de visada, principalmente entre as latitudes de 10 o S e 15 o S. Por exemplo, a 15 o S o ângulo de visada do sensor é de 56 o fora do nadir e o ângulo de visada do alvo é de 20 o acima do horizonte, conforme mostra a Figura 3. A conseqüência destas condições extremas causa um aumento significativo da trajetória do sinal pela atmosfera implicando em distorções e perda na qualidade radiométrica e deverá requerer técnicas e procedimentos especiais de correção atmosférica. Além disso, a resolução espacial sofre uma significativa degradação na medida em que a visada do sensor se afasta do nadir. Figura 3 - Geometria de visada do SSR-1 2361

3. Carga útil A carga útil foi concebida levando-se em consideração os requisitos e as restrições para a missão do SSR procurando seguir os seguintes princípios: a) uso de tecnologia aprovada e testada; b) dimensão pequena; c) baixa potência; e d) baixo custo. O sistema de imageamento do SSR consiste de um sensor VIS/NIR e de um sensor MIR, uma unidade de processamento digital, uma unidade de controle e uma unidade RF. 3.1 Sensor VIS/NIR O sensor VIS/NIR é uma câmara CCD de varredura com três cabeças óticas combinadas para alcançar o campo de visada de 56 o e a resolução espacial de 40m a nadir. Cada plano focal possui 1 barra de CCD para cada uma das bandas conforme o projeto da câmara HRSC (High Resolution Stereo Camera) desenvolvido pelo DLR. As cinco bandas espectrais estão centradas no azul, verde, vermelho e infravermelho próximo, além de uma banda adicional para estimativa do conteúdo de vapor de água a ser utilizada no procedimento de correção atmosférica das imagens (Tabela 1). A Tabela 2 indica as principais características das três lentes que compõem o sensor VIS/NIR. Os detetores CCD são Thomson THX 7834C com 12.000 pixels. A resolução espacial (GSD-ground sample distance) obtida com esta configuração é apresentada na Figura 4. Tabela 1 - Bandas espectrais do sensor VIS/NIR Bandas Comprimento de Onda B1 Azul 0,447 to 0,502 µm B2 Verde 0,518 to 0,566 µm B3 Vermelho 0,636 to 0,682 µm B4 Infra vermelho próximo 0,786 to 0,890 µm B5 Vapor d'água 0,814 to 0,844 µm Tabela 2 - Características óticas do sensor VIS/NIR Lente Norte Lente Central Lente Sul Distância Focal (mm) 137 137 190 Número F 4,85 4,85 4,85 FOV (graus) 31,8 31,8 23,1 Abertura (mm) 115 115 100 Orientação a partir do nadir +15 o -17 o -44,5 o Figura 4 - Resolução espacial (GSD) do SSR-1 em função da latitude. 2362

Um conversor A/D irá acomodar toda a variação dinâmica do sinal, podendo operar em variadas condições de iluminação sem a necessidade de mudança de ganho. A estimativa para a taxa de transmissão de dados dessa câmara é de 252 Mbps. Como o segmento solo está limitado a uma taxa de recepção de dados de 150 Mbps, será necessário comprimir os dados. O método de compressão em tempo real utiliza o CWIC (Constant Rate Wavelet based Image Compression). 3.2 Sensor MIR O sensor MIR é uma câmara de varredura com duas cabeças óticas combinadas para atingirem o campo de visada de 32 o. Cada cabeça ótica está montada num plano focal com duas linhas alternadas de detetores de HgCdTe de 512 pixels, refrigerados para operarem em temperatura de 80 K. Este projeto está baseado na tecnologia desenvolvida pelo DLR para o satélite BIRD (Bi-spectral IR Detection) em órbita desde 22 de outubro de 2001. Em função do alto consumo de energia desse sensor e da elevada degradação da resolução espacial em latitudes acima de 5 o,optou-se por limitar sua abrangência a latitudes entre 5 o N e 5 o S, com resolução espacial variando de 500m no nadir a 700m nas bordas da imagem. A banda espectral do sensor MIR corresponde à faixa do infravermelho médio que vai de 3,4 a 4,2 µm. Para evitar a saturação em áreas dequeimada, o sensor realiza um processamento em tempo real para detecção de pixel com alta radiância possibilitando sua reaquisição com menor tempo de integração. A relação sinal ruído para diferenças de temperatura será melhor do que 0,5 K. 3.3 Projeto mecânico Todos os itens da carga útil serão montados num painel dedicado que provê a interface com a plataforma conforme ilustrado na Figura 5. Esta solução simplifica as atividades de definição da interface, de montagem e de integração e teste. Os parâmetros básicos do módulo da carga útil são: a) massa de 95 kg; b) volume de 1084 x 1130 x 322 mm; e c) potência de 375W / 97W. 4. Atendimento dos requisitos Figura 5. Layout mecânico O atendimento dos requisitos da missão SSR foi demonstrado através dos dados coletados na campanha aerotransportada com o sensor HyMap simulando os dados do SSR. Foram também realizadas simulações computacionais para verificar o desempenho do sensor VIS/NIR A campanha de vôo foi realizada em abril de 2000 numa região próxima à cidade de Rio Branco no estado do Acre. Para simular os dados do SSR foram estabelecidas as seguintes condições: a) variação das condições de iluminação solar ao longo do dia; b) 2363

variação no ângulo de visada considerando um largo campo de visada; e c) características do alvo e da atmosfera. Para simular a variação nas condições de iluminação foram adquirir imagens a cada duas horas, entre 8:00 horas da manhã e 4:00 horas da tarde. Todavia, devido às condições atmosféricas desfavoráveis, durante as duas semanas previstas para realização da missão, foi possível adquirir dados em apenas um dia em horários em torno de 8:00 e 10:00 horas da manhã. Para os dados das 8:00 horas foi possível adquirir imagens tanto a nadir quanto fora do nadir (até 65 o ), inclinando-se a aeronave para o lado (Figura 6). Os alvos da região são tipicamente floresta tropical e pastagens. As principais conclusões desse estudo podem ser assim resumidas: 1) a razão sinal ruído de 1% para a banda azul pode ser atendida sob condições de atmosfera padrão (10 km de visibilidade) até 8 o S; mais ao sul só será possível atender este requerimento sob boas condições atmosféricas (23 km de visibilidade); 2) na extremidade sul da faixa de imageamento (15 o S) o efeito de sombreamento da visada oblíqua pode causar problemas; por exemplo, para a latitude de 15 o S uma árvore de 40 m de altura projeta uma sombra de 115 m; 3) fortes efeitos de ângulo de visada podem ser corrigidos levando em conta turbidez, conteúdo do vapor d'água e dependência do comprimento de onda no espalhamento por aerossóis; 4) a influência do ângulo de visada sobre o conteúdo de vapor d'água mostrou ser sistemático e deve ser passível de correção; 5) apesar da alta taxa de aquisição de dados, o número de imagens úteis deve ser muito restrito devido à combinação de efeitos radiométricos com efeitos de sombreamento da visada oblíqua e sombra de nuvens; 6) embora apenas uma pequena quantidade de dados do HyMap tenha sido adquirida, em comparação com o que havia sido planejado inicialmente, os dados permitiram simular diferentes condições de iluminação e visada além de auxiliarem na definição das bandas espectrais; e 7) devido às características especiais das imagens do SSR-1, influenciadas tanto pelo sensor quanto pelo alvo, é necessário que sejam realizados estudos que desenvolvam padrões metodológicos para utilização adequada destas imagens. Figura 6 - Imagem em composição colorida nas bandas 15, 10 e 5 do HyMap mostrando o efeito da inclinação da aeronave para obtenção da imagem fora do nadir. 5. Conclusão Os resultados preliminares do estudo realizado pelo DLR em cooperação técnica com o INPE (DLR, 2001) indicaram que a maioria dos requerimentos do SSR podem ser atendidos através de uma carga útil composta por dois sensores: uma câmara VIS/NIR e outra MIR. Em função das limitações de massa e potência deste satélite de pequeno porte não é possível atender plenamente aos requerimentos da câmara MIR em termos da resolução espacial e da largura 2364

de órbita. Uma perda significativa na qualidade da imagem do sensor VIS/NIR ocorre para a porção entre as latitudes de 13 o S e 15 o S. Contudo, é possível que para certas aplicações as imagens desta região possam ser úteis devido à alta revisita do SSR. 6. Referências bibliográficas Bogossian, O.L.; Epiphanio, J.C.; Shimabukuro, Y.E.; Rudorff, B. Avaliação da nova concepção do satélite de sensoriamento remoto para aplicação de monitoramento ambiental. São José dos Campos, 1995. 23p. (INPE-5641-NTC/305). Cocks, T.; Jenssen, R.; Steward, A.; Wilson, I.; Shields, T. 1998. The HyMap airborne hyperspectral sensor: the system, calibration and performance. In Proceedings of the 1 st Worshop on Imaging Spectroscopy, Zürich. Rudorff, B.F.T.; Epiphanio, J.C.N.; Shimabukuro, Y.E.; Krug, T.; Carvalho, H.C. 1996. Applications of the Brazilian Remote Sensing Satellite (SSR) to monitor the Amazon. In International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI, Part B7, Vienna. Rudorff, B.F.T.; Epiphanio, J.C.N; Shimabukuro, Y.E.; Bogossian, O.L.; Krug, T. 1995. Um satélite de monitoramento ambiental para o Brasil. Ciência Hoje, 115:58-61. DLR-Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt. Phase A/B study for the VIS/NIR/MIR payload on the Brazilian equatorial satellite SSR1 Final Report. 169 p. (2001). 2365