Google Earth e Maps atualizam suas imagens e apresentam uma Terra sem nuvens.

Em comemoração a chegada do verão, no hemisfério norte, a equipe do Google Earth revelou hoje novas imagens de satélite para todos os produtos de mapeamento do Google. Trata-se de uma conjunto deslumbrante de imagens da Terra a partir do espaço que praticamente elimina as nuvens, inclui imagens atualizadas para regiões do mundo onde imagens de alta resolução ainda não estava disponível, e oferece uma visão mais abrangente e precisa da textura da paisagem de nosso planeta.

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A nova mais bela vista do planeta, no Google Earth e Maps

Em 2002, a NASA lançou o Blue Marble, uma imagem global da Terra com uma resolução de um quilômetro por pixel, com base em dados do instrumento MODIS da NASA, que mais tarde, em 2005, foi atualizado para o dobro da resolução e manteve-se a, por mais de dez anos, como a melhor imagem globalmente uniforme da Terra.

A equipe do Google, tendo o Blue Marble como inspiração, usou a tecnologia do Google Earth Engine e centenas de terabytes de dados do USGS e do satélite Landsat 7 da NASA. O resultado é uma imagem perfeita, globalmente consistente de todo o planeta com uma resolução de 15 metros por pixel, muito mais limpa do que é possível com a utilização dos dados MODIS.

Para ter uma ideia da diferença, aqui está uma comparação do Grand Canyon, a partir do primeiro Blue Marble Next Generation (Observatório da Terra da cortesia NASA), e, em seguida, na nova imagem do Google baseado nas imagens Landsat7.

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O Grand Canyon, visto pelo MODIS (acima) e pelo Landsat 7 (abaixo).

 O satélite Landsat 7 sofreu uma falha de hardware no início de sua vida, que introduziu linhas de falha distribuídas em todas as suas imagens. A partir da análise de um grande número de imagens tornou-se possível eliminar virtualmente estas listras, bem como as nuvens e outros efeitos atmosféricos. Um processo semelhante já foi utilizado na produção do time-lapse global de imagens da Terra, que a Google lançou no mês passado.

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Um exemplo do tratamento das falhas do Landsat 7, em Castellón na Espanha.

 A imagem global de 800.000 megapixel resultante é tão grande que, se você queria imprimi-lo em uma resolução padrão de 300 pontos por polegada você precisaria de um pedaço de papel do tamanho de um quarteirão de uma cidade!

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 Noroeste da América do Sul: antes e depois. Note a Floresta amazônica limpinha,sem nenhuma nuvem.

 O trabalho, minucioso, a partir de um grande número de imagens Landsat , permitiu a reconstrução de imagens sem nuvens, mesmo em regiões tropicais que estão sempre pelo menos parcialmente nublado.

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Papua Nova Guiné, Indonésia: antes e depois.

 O Google priorizou pela utilização de dados mais recentes, quando eles estavam disponível, dessa forma essa atualização também inclui imagens atualizadas em muitas regiões do mundo, especialmente em áreas onde imagens de alta resolução não está disponível, incluindo partes da Rússia, Indonésia e África central.

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 A expansão agrícola na Arábia Saudita: antes e depois.

Esta nova imagem da terra também revela a textura da paisagem com maior clareza do que nunca.Veja como exemplo o desmatamento contínuo no Brasil: antes e depois.

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Matt Hancher, líder técnico da equipe Google Earth Engine, completa:

Estamos orgulhosos do progresso que fizemos, mas há sempre espaço para continuar melhorando. Por exemplo, embora tenhamos tentado minimizar o impacto do tarjas negras nas imagens do Landsat 7, eles ainda são visíveis em algumas áreas.

E comenta sobre os próximos passos de sua equipe: “Há mais uma boa notícia: o novo satélite Landsat 8, lançado no início deste ano, promete capturar imagens ainda melhores e novas atualizações nas imagens do Google pode vir nos próximos messes.

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Mongólia e arredores, antes e depois.

 Você pode ver as novas imagens do Google através do Google Maps e no Google Earth. Divirta-se e explore essa super imagem!

Fonte:Matt Hancher atráves do Blog google-latlong

Narcélio de Sá

Geógrafo, Nerd-GeoGeek. Integrante da comunidade QGISBrasil, OSMBrasil e apaixonado por Open-Source & Open-Data.