ESTUDO CONCEITUAL DE SENSORIAMENTO REMOTO
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v22i2.2355Palavras-chave:
Sensoriamento remoto. Geotecnologias. Análise espacial. Recursos naturais. MonitoramentoResumo
O sensoriamento remoto é uma tecnologia fundamental para a obtenção e análise de informações sobre a superfície terrestre sem a necessidade de contato físico direto, apresentando aplicações em diversas áreas como agricultura, meio ambiente, planejamento urbano e gestão de recursos naturais. Este estudo teve como objetivo realizar um levantamento conceitual sobre o tema, explorando seus fundamentos teóricos, tipos de sensores e plataformas, evolução histórica e principais aplicações. A metodologia utilizada foi de caráter bibliográfico e exploratório, baseada em livros, artigos científicos e documentos técnicos que abordam o tema sob diferentes perspectivas. Como resultados, o estudo busca sistematizar os principais conceitos relacionados ao sensoriamento remoto, identificar suas potencialidades e limitações, bem como indicar tendências e perspectivas futuras para sua utilização. Espera-se que esta pesquisa contribua para a ampliação do conhecimento teórico na área, fornecendo subsídios para estudos aplicados, inovações tecnológicas e formulação de políticas públicas voltadas ao uso sustentável dos recursos naturais.
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Referências
ALVES JÚNIOR, L. R. et al. Análise de produtos cartográficos obtidos com câmera digital não métrica acoplada a um Veículo Aéreo Não Tripulado em áreas urbanas e rurais no Estado de Goiás. Dissertação (Mestrado em Geografia) – Instituto de Estudos Socioambientais, Universidade Federal de Goiás, Goiânia. 2015.
ARAÚJO, C. M. do N. B.; ROCHA, K.; SILVA, S.; ARAÚJO, A. “Sensoriamento remoto aplicada à dinâmica de uso e cobertura da terra do PA Caquetá Porto Acre – Acre/Brasil.” UÁQUIRI - Revista do Programa de Pós-Graduação em Geografia da UFAC, 5(1), 2023.
BAPTISTA. G. Fundamentos de sensoriamento remoto. 2021
BORGES, G. M.; PACHÊCO, A. da P.; SANTOS, F.K. S. dos. Sensoriamento remoto: avanços e perspectivas. Revista de Geografia, Recife, v.32, n.2, p. 267-292, 2015.
CANDIAGO, S. et al. Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images. Remote Sensing, v. 7, n. 4, p. 4026-4047, 2015.
ESPOSITO. M. Drone and sensor technology for sustainable weed management: A review. Chemical and Biological Technologies in Agriculture, v. 8, n. 1, p. 1-11, 2021. Disponível em: <https://chembioagro.springeropen.com/articles/10.1186/s40538-021-00217-8>. Acesso em: 23 agosto. 2025.
EMBRAPA-Empresa Brasileira de Pesquisa. Ervas Daninhas. Disponível em <https://www.embrapa.br/tema-plantas-daninhas/sobre-o-tema.> Acesso em 20 de set. 2025.
FILHO, S. P. W. M. et al. Sensoriamento remoto e recursos naturais da Amazônia. Ciencia e cultura, v. 58, n. 3, p. 37-41, 2006. Disponível em: <http://cienciaecultura.bvs.br/pdf/cic/v58n3/a16v58n3.pdf.> Acesso em: 2 set. 2025.
JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: Uma perspectiva em recursos terrestres. São José dos Campos, SP: Parêntese, 2009.
LORENZZETTI, J. A. Princípios Físicos de Sensoriamento Remoto. São Paulo: Blucher, 2015.
MENDES, Willians Ribeiro et al. Sensoriamento Remoto Aplicado ao Monitoramento Agrícola e Ambiental. Revista de Gestão e Secretariado, v. 16, n. 6, p. e4874-e4874, 2025.
MULLA, D. J. Twenty-Five Years of Remote Sensing in Precision Agriculture: Key Advances and Remaining Knowledge Gaps. Biosystems Engineering, v. 114, n. 4, p. 358-371, 2013.
NAVES, G. N.. Emprego do sensoriamento remoto no monitoramento de plantas daninhas na cultura da cana-de-açúcar. 2023. 31 f. Trabalho (Trabalho de Conclusão de Curso) Curso de Agronomia, Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC-Goiás), Goiânia, Disponível em: <https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/bitstream/123456789/6820/1/TCC2%20Gabriel%20Netto.pdf.> Acesso em: 15 de set.2025.
OLIVEIRA, E. N. Geografia e sensoriamento remoto. Rio de Janeiro: Fundação Cecierj, 2020.
PITELLI, R. A. O termo planta-daninha. Planta Daninha, v. 33, n. 3, p. 622–623, 2015.
SANTOS, T. C.; ESPERIDIÃO, T. L.; AMARANTE, M. DOS S. Agricultura 4.0: software de gerenciamento de produção. Revista Pesquisa e Ação, v. 5, n. 4, p. 122-131, 5 dez. 2019. Disponível em: <https://revistas.brazcubas.br/index.php/pesquisa/article/view/768/779. Acesso em: 25 ago. 2025.
SILVA, V. P. da; Orlanda, J. F. F. “Evolução temporal do sensoriamento remoto no contexto da detecção de áreas degradadas na Amazônia: uma revisão sistemática”. Revista da Casa da Geografia de Sobral (RCGS), v. 26, n. 1, p.169-182, 2024.
VERÇOSA, J.P. da S.. Desenvolvimento de algoritmo para avaliação de índices de vegetação na cultura da cana-de-açúcar por meio de imagens de sensoriamento remoto. 2022. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) — Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2022. Disponível em: <https://repositorio.ufal.br/handle/riufal/0000.> Acesso em: 23 set. 2025.
WEISS, M.; JACOB, F.; DUVEILLER, G. Remote sensing for agricultural applications: A meta-review. Remote Sensing of Environment, United States, v. 236, n. 1, p. 1-19, 2020
ZHANG, L. et al. Mapping maize water stress based on UAV multispectral remote sensing. Remote Sensing, v. 11, n. 6, p. 605, 2019. Disponível em: <https://www.mdpi.com/2072-4292/11/6/605>. Acesso em: 10 set. 2025
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