Mapeamento por fotos pode aumentar a segurança de pousos na Lua e em Marte

Nick Ellis06/08/2022 11h59, atualizada em 06/08/2022 13h46
Mapeamento por fotos pode aumentar a segurança de pousos na Lua e em Marte
Mapeamento por fotos pode aumentar a segurança de pousos na Lua e em Marte / Divulgação: NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio/JAXA/Selene
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Um novo método de mapeamento por fotos que gera mapas de superfície com alta resolução pode ajudar na exploração da Lua, Marte e outros planetas e corpos celestes. O resultado é obtido através de uma combinação de dados topográficos com os níveis de sombra da luz do sol nas imagens ópticas.

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Essa nova técnica pode aumentar a segurança não só de equipamentos como rovers, mas também de astronautas em futuras missões espaciais. Vale lembrar que ontem (5) foi confirmada a data de lançamento da Artemis 1, próxima missão da NASA rumo à Lua, que se tudo der certo, será lançada no dia 29 desse mês.

Esse método permite interpretar as sombras em imagens para extrair a topografia exata, o que pode ser inestimável para identificar locais de pouso seguros nas próximas missões espaciais para a Lua, assim como em missões de robôs para Marte.

Iris Fernandes desenvolveu o mapeamento a partir de fotos observando um desfiladeiro na Dinamarca
Iris Fernandes desenvolveu o mapeamento a partir de fotos / Divulgação: Niels Bohr Institute

O projeto de mapeamento por fotos é de Iris Fernandes, ex-aluna de doutorado do Niels Bohr Institute de Copenhague, Dinamarca. Em suas palavras, “esse método é rápido, preciso e não depende de nenhuma suposição. Antes, se você fizesse a pergunta: O quão precisa é a avaliação da topografia – não existia uma resposta satisfatória. Agora, a topografia precisa é revelada, e podemos até quantificar as incertezas”.

Como surgiu a ideia desse método de mapeamento por fotos

Esse método de mapeamento foi desenvolvido observando o desfiladeiro Stevns Klint na Dinamarca. O objetivo inicial era usar fotos de Stevns Klint para modelar padrões na superfície. Mas, na prática, isso se mostrou um desafio, já que o algoritmo interpretava as sombras como características geológicas, gerando distorções no modelo. 

Ela conta que sempre se interessou por planetas, e que sabia que a superfície da Lua estava sendo estudada. Assim, deduziu corretamente que suas fotos seriam uma boa fonte de estudo para resolver o problema que tinha encontrado. “Quando filtramos as sombras, pudemos ver o que elas estavam “escondendo”, por assim dizer – as formas da superfície”, explica Iris Fernandes.

A questão é que existia uma discrepância muito grande na resolução das diferentes imagens da Lua, o que gerou outro desafio, como combinar diferentes fontes de dados com diferentes resoluções para fazer um mapeamento preciso por fotos?

Nesse momento, a pesquisa inicial foi abandonada, e a equipe de pesquisadores chegou a uma equação matemática que poderia resolver o problema. “E resolveu”, conta Iris Fernandes. “Você pode dizer que nós, meu supervisor, o Professor Klaus Mosegaard e eu, encontramos a chave matemática para uma porta que ficou fechada durante muitos anos”.

Método ainda está sendo aprimorado

A equipe agora está se dedicando a aperfeiçoar seu método de mapeamento por fotos. Iris Fernandes explica que os dados de qualquer formação rochosa no sistema solar poderão ser usados para extrair seus detalhes topográficos. Assim, as aplicações para essa tecnologia são extensas.

Para Iris Fernandes, o novo método “é como uma visão de computador. Quando, por exemplo, um robô tiver algum tipo de máquina para interagir com o ambiente, esse método pode ajudar na navegação ou na coordenação “mão/olho”, pois usa uma computação menos “pesada” e assim, mais rápida.”

Clique aqui para ler o paper desse método.

Leia mais:

Via Space

Imagem: NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio/JAXA/Selene

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Nick Ellis
Ex-editor(a)

Nick Ellis foi editor de produtos e reviews do Olhar Digital de 2021 a 2023. Também atuou como editor de veículos e tecnologia do OD, com foco nos mais avançados carros elétricos.