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Na sequência do artigo “Como aumentar a resolução das imagens Sentinel 2 de 10 para 1 m” e “Utilizar o S2DR3 no Google Colab para o estudo dos corais na Maurícia”, vamos ver aqui como explorar as camadas de super-resolução no QGis com o plugin SCP.

Carregamento dos dados no QGIS

• Abra o QGIS → menu Complementos → Plugin de classificação semiautomática (SCP).
• No painel SCP → guia Pré-processamento, adicione o arquivo GeoTIFF proveniente do Colab:
  Caminho: /MyDrive/Sentinel2_Corais_S2DR3/output/…_MS.tif (contém todas as bandas)
• Clique em “Conjunto de bandas” → “Criar conjunto de bandas” e adicione todas as bandas S2DR3 (B0 a B9).
• Verifique se a resolução é de 1 m e se as bandas estão alinhadas corretamente.

Aqui está a tabela completa das bandas Sentinel-2 com seus comprimentos de onda centrais e resoluções nativas (antes da super-resolução S2DR3).

Bandas Sentinel-2 e comprimentos de onda

Aplicações principais relacionadas aos corais

Tema Principais faixas Explicação Detecção de corais vivos B2, B3, B4 Os corais refletem mais no verde do que no azul, mas absorvem fortemente no vermelho. Ervas marinhas e algas B3, B5, B6 O Red Edge revela os pigmentos clorofílicos das ervas marinhas. Batimetria (profundidade relativa) B2/B3, B3/B4 Quanto maior a profundidade, mais rapidamente diminui a refletância azul. Turbidez/sedimentos B8, B11, B12 O infravermelho é fortemente absorvido pela água, mas bem refletido pelas partículas em suspensão.

2. Composições RGB para visualizar os recifes

TemaFaixas (R-G-B)Efeito visual principalTrue color (natural)B4-B3-B2Visão realista da água e do fundo.Litoral / corais pouco profundosB3-B2-B1Melhor sensibilidade às variações de profundidade e aos herbários. Detecção de turbidez/sedimentos B11-B8-B4 Destaca áreas turvas ou arenosas. Análise batimétrica B2-B3-B4 (ou B2-B3-B8) Ideal para visualizar a variação de profundidades em fundo claro.

Dica: ajuste a transparência da água com a curva de contraste para distinguir melhor os corais.

3. Bandas úteis para corais

BandaNomeResolução nativaSensibilidade principalB1Aerossol costeiro60 m → 1 m S2DR3Colônias de corais rasas, turbidez. B2Azul10 m → 1 mÁguas claras, profundidade, substrato.B3Verde10 m → 1 mRefletância dos corais e ervas marinhas.B4Vermelho10 m → 1 mContraste com as zonas terrestres. B8NIR10 m → 1 mSaúde da vegetação litoral, turbidez.B11SWIR120 m → 1 mUmidade, sedimentos, profundidade.B12SWIR220 m → 1 mDetecção de zonas úmidas e minerais.

4.Índices espectrais recomendados

Para todos esses índices:

• Aplique um filtro 3×3 para reduzir o ruído.
• Use a paleta “Espectral” para visualizar melhor os gradientes.

Exemplo de profundidade relativa

A relação entre as bandas B2 e B3 permite visualizar as variações batimétricas. Vamos ver em detalhes como fazer isso.

1. No SCP, vá para a guia “Cálculo de banda”,
2. insira a fórmula “bandset1b2”/ “bandset1b3”
3. Clique em Iniciar

Obtém-se então o raster do índice.

Podemos comparar nosso resultado com o obtido com o ICESat_2 Space_Based Laser Bathymetry disponível no Arcgis Online.

Exemplo: Detecção de corais vivos (B2, B3, B4 – Sentinel-2)

Objetivo

Identificar as áreas onde os corais vivos se distinguem da areia e das ervas marinhas, aproveitando sua refletância mais forte no verde e fraca no vermelho.

Faixas necessárias

Índice espectral “Coral Index” (CI)

Fórmula simples inspirada no princípio NDVI, adaptada aos corais:

Este índice é positivo para corais vivos (reflectância mais forte no verde do que no vermelho) e tende para 0 ou negativo para areia ou zonas de águas profundas.

Cálculo do índice no QGIS / SCP

1. Abra o SCP → guia “Conjuntos de bandas”

   • Adicione as bandas B2, B3, B4 (pré-tratadas ou provenientes do S2DR3).

2. Clique em “Cálculo de banda” (calculadora).
3. Na área da fórmula, escreva: (“bandset1b3”- “bandset1b4”)/ (“bandset1b3”+ “bandset1b4”), que corresponde a (B3 – B4) / (B3 + B4)
4. Escolha um nome de saída: Coral_Index.tif
5. Clique em Iniciar

No nosso caso, obtemos:

A presença de terra firme resulta em valores negativos. Podemos aplicar uma máscara para ocultar as áreas que não nos interessam ou simplesmente forçar a simbologia, mantendo apenas os valores positivos.

O que resulta em:

Filtragem 3×3 (redução de ruído)

No QGIS:

• Abra a Caixa de ferramentas de processamento
• Procure Grass->Raster->r.neighbors
  → Entrada: CoralIndex.tif
  → Tamanho do núcleo: 3
  → Saída: CoralIndex_filtered.tif

A diferença entre o índice bruto e o índice filtrado fica bem visível quando se amplia uma área de corais:oome sur une zone de coraux:

Visualização

• Estilo → Paleta de pseudocores (viridis ou RdYlGn)
• Regra:

  • Valores elevados (verdes) → provável presença de corais vivos
  • Valores baixos (azuis/vermelhos) → areia, ervas marinhas ou águas profundas

Interpretação no terreno (Blue Bay – Île aux Aigrettes)

• Áreas verde-amarelo claro: recifes saudáveis, corais vivos
• Áreas verde-escuro-azul: substrato nu ou corais mortos
• Áreas azuis: ervas marinhas ou águas profundas
• Áreas muito escuras: turbidez ou sombras da água

Comparação entre o Sentinel-2 original e o S2DR3

• Baixe a cena original do Sentinel-2 (L2A, 10 m) para a mesma data através do Copernicus Hub ou SCP → Download products.
• No QGIS:

  • Crie uma composição RGB 10 m e outra com as bandas 1 m S2DR3.
  • Use “Swipe map view” ou “Transparency slider” para compará-las visualmente.

• Opção quantitativa:

  • Calcule NDWI, NDVI ou Coral Index para as duas imagens.
  • Use Raster → Raster calculator para gerar uma diferença (Δ): NDWI_S2DR3 – NDWI_Sentinel2

• As áreas de grande diferença indicam os detalhes adicionados ou as variações detectadas.

Dicas para uma análise confiável

• Verifique os metadados: data, cobertura de nuvens, ângulo solar.
• Evite dias com mar agitado ou turbidez (os reflexos alteram as proporções).
• Os detalhes S2DR3 são inferidos por IA: use-os para localização, não para medições métricas precisas.
• Para áreas de interesse científico, combine S2DR3 com observações de drones ou fotos aéreas para validação.

Exemplo de fluxo de trabalho SCP (resumo)

1. Carregar as faixas S2DR3 (1 m) → criar Band Set.
2. Calcular NDWI, NDTI, Índice de Coral.
3. Classificar com “Unsupervised → K-means” ou “Supervised → ROI + Classification”.
4. Exportar as classes (coral, ervas marinhas, areia, águas profundas).
5. Comparar com o Sentinel-2 10 m para validação.

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Atilio Francois