Geoespacial e Sensoriamento Remoto
Transformamos dados de satélites, drones, LiDAR e radar em inteligência territorial: mapeamento, monitoramento ambiental, detecção de mudanças e análise multitemporal.
Inteligência a partir de dados remotos
Processamos imagens multiespectrais, hiperespectrais, SAR (radar) e LiDAR para extrair informações sobre vegetação, uso do solo, recursos hídricos, topografia e mudanças temporais. Utilizamos técnicas de classificação supervisionada e não supervisionada, índices espectrais (NDVI, NDWI, NDBI), análise de textura e fusão de dados multissensor.
Capacidades técnicas
Satélites ópticos
Processamento de imagens Sentinel-2, Landsat, CBERS, Planet, WorldView, Pleiades. Resolução de 30 cm a 30 m. Análise multitemporal e detecção de mudanças.
Radar SAR
Interferometria SAR (InSAR) para detecção de deslocamentos milimétricos. Sentinel-1, ALOS-2, TerraSAR-X. Monitoramento de subsidências e taludes.
Drones e fotogrametria
Levantamentos com câmeras RGB, multiespectrais (Micasense, Sequoia) e termográficas. Ortomosaicos, MDT/MDS e índices de vegetação de alta resolução.
LiDAR aerotransportado
Nuvens de pontos 3D com densidade >100 pontos/m². Classificação automática de terreno, vegetação, edificações e infraestrutura.
Classificação de uso do solo
Machine learning (Random Forest, SVM, CNN) para mapeamento automático de classes: floresta, água, solo exposto, urbanização, agricultura.
Análise multitemporal
Time series de índices espectrais e detecção de mudanças (desmatamento, queimadas, expansão urbana, movimentação de terra).
Aplicações práticas
- Monitoramento de desmatamento e recuperação de áreas degradadas
- Detecção de subsidências em cavas de minas e áreas urbanas (InSAR)
- Mapeamento de recursos hídricos e análise de drenagem
- Planejamento territorial e análise de impacto ambiental
- Agricultura de precisão e saúde de culturas (NDVI, NDRE)
Ferramentas e plataformas
Processamento de imagens
- • ENVI / ERDAS Imagine
- • Google Earth Engine
- • SNAP (ESA)
- • QGIS / GRASS GIS
Machine Learning
- • Python (scikit-learn, TensorFlow)
- • Random Forest / SVM / CNN
- • Object detection (YOLO, Mask R-CNN)
Fontes de dados
- • Copernicus (Sentinel-1/2)
- • USGS (Landsat)
- • Planet / Maxar / Airbus
- • INPE (CBERS)
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