Ciência

NASA lança ferramenta que forma nomes utilizando imagens de satélite da Terra

29 de Abril de 2026 às 06:32

A NASA lançou a ferramenta "Your Name in Landsat", que cria palavras e nomes utilizando imagens de satélite de formações naturais da Terra. O recurso, baseado no programa de cooperação entre a NASA e o USGS, disponibiliza as coordenadas geográficas e a localização de cada imagem

NASA lança ferramenta que forma nomes utilizando imagens de satélite da Terra
Divulgação/NASA,USGS

A NASA lançou a ferramenta "Your Name in Landsat", que permite a composição de palavras e nomes por meio de imagens reais de satélite da Terra. O recurso, disponibilizado em comemoração ao Dia da Terra, em 22 de abril, utiliza um banco de dados composto por formações naturais — como florestas, rios, ilhas, mares e plantações — cujas formas vistas de cima se assemelham a letras do alfabeto.

Para utilizar o sistema, o usuário insere o termo desejado em um site, e a ferramenta gera a palavra combinando imagens de diversas regiões do globo, acompanhadas das coordenadas geográficas e do nome de cada localidade. A iniciativa baseia-se nos registros do programa Landsat, resultado de uma cooperação entre a NASA e o Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS).

Embora a aplicação tenha caráter recreativo, ela integra o registro espacial da superfície terrestre mais extenso em atividade. Há mais de cinco décadas, os satélites do programa Landsat capturam a evolução de paisagens terrestres, disponibilizando dados gratuitos e públicos para monitorar transformações ambientais.

Desde a década de 1970, o arquivo do Landsat é utilizado em pesquisas sobre o deslocamento de linhas costeiras, a expansão urbana, alterações em ciclos agrícolas e a transformação de florestas. Um exemplo concreto desse monitoramento é o registro da região do Chaco, no Paraguai, que documenta a progressão do desmatamento ao longo de várias décadas.

Atualmente, a operação é conduzida pelos satélites Landsat-8 e Landsat-9. Para processar o volume massivo de informações coletadas, o programa implementou tecnologias de aprendizado de máquina e modelos de aprendizado profundo, visando aumentar a precisão e a eficiência na extração de dados científicos. No Brasil, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) também desenvolve trabalhos fundamentados nos registros do programa.

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