Apostila Sensoriamento Remoto

8/6/2019 Apostila Sensoriamento Remoto

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FUNDAMENTOS DE SENSORIAMENTO REMOTOEM AMBIENTE DE GEOPROCESSAMENTO

Prof. Alzir Felippe Buffara Antunes

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SUMRIO

1- INTRODUO .......................................................... ........................................................... ......................... 161.1- Sensoriamento Remoto.................................................. ........................................................... ............... 161.2- ........................................................................................................................ Fotogrametria........................................................ ............................................................ ...................................................... 17

2- PRINCPIOS..................................................... ........................................................... ................................... 192.1- Espectro Eletromagntico ...................................................... ........................................................... ..... 192.3- Comportamento Espectral ...................................................... ........................................................... ..... 22

3- SENSORES ................................................... ....................................................... ........................................... 243.1- Tipos.................................................. ........................................................... ............................................. 243.2- Caractersticas das imagens .................................................... ........................................................... ..... 273.3- Resolues .................................................. ........................................................... ................................... 283.3- Formato ...................................................... ........................................................... ................................... 30

4- SISTEMAS SENSORES ...................................................... ........................................................... ............... 304.1- Sistema Imagens LANDSAT ........................................................... ...................................................... 304.2- Sistema SPOT ...................................................... ........................................................... ......................... 324.3- IKONOS ..................................................... ........................................................... ................................... 334.4- Quickbird ................................................... ........................................................... ................................... 344.5 Outros sistemas ..................................................... ........................................................... ......................... 364.6- Imagem de Radar .......................................................... ........................................................... ............... 374.7- Principais Sensores Radar ...................................................... ........................................................... ..... 394.8- Laser Scanner ...................................................... ........................................................... ......................... 40

5- PRINCIPIOS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM NO CONTEXTO SIG ..................... 435.1- Generalidades....................................................... ........................................................... ......................... 435.2- Noes de Processamento........................................................ ........................................................... ..... 44

5.3- Etapas do Processamento........................................................ ........................................................... ..... 445.4- Processamento...................................................... ........................................................... ......................... 455.4.1- Realce ........................................................... ............................................................. ......................... 455.4.2- Filtragem....................... ................................................................ ...................................................... 485.4.3- Composio Colorida ....................................................... ............................................................ ...... 525.4.4- Correo Geomtrica ................................................................ .......................................................... 53

6- CLASSIFICAO ..................................................... ........................................................... ......................... 606.1- Interpretao de imagem ........................................................ ........................................................... ..... 60

6.1.1- Tonalidade e cor ................................................................ ........................................................... ...... 616.1.2- Forma......................... ....................................................... ........................................................... ....... 616.1.3- Padro ..................................................... ........................................................... ................................. 626.1.4- Textura........... ........................................................... ........................................................... ............... 636.1.5- Associao (ou convergncia de evidncias)......................................................... ............................. 63

6.1.6- Sombra...................... ....................................................... ........................................................... ....... 636.1.5- Chave da interpretao de imagem................................................................. .................................... 646.2- Classificao Digital ...................................................... ........................................................... ............... 66

6.2.1- Classificao Supervisionada ................................................... .......................................................... 666.2.2- Classificao baseada em objetos: segmentao .................................................................. .............. 736.2.3- Acurcia....... ........................................................... ............................................................. ............... 746.2.4- Qualidade da Imagem Temtica ................................................................... ...................................... 75

7- SENSORIAMENTO REMOTO E SIG ........................................................... ............................................. 778- BIBLIOGRAFIA ........................................................ ........................................................... ......................... 77


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Apresentao

Este material didtico visa nica e exclusivamente atender a disciplina de Sensoriamento

Remoto em ambiente de Geoprocessamento referente ao Curso de Especializao em

Geoprocessamento. O contedo est de acordo com a ementa da disciplina. Aqueles que

necessitarem de um maior aprofundamento em um dos tpicos descritos recomenda-se

consultar a bibliografia citada. Roga-se aos alunos que apontem falhas e faam sugestes a

fim de melhorar as prximas edies.


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1- INTRODUO

1.1- Sensoriamento Remoto

Pode-se definir sensoriamento remoto ou teledeteco como a cincia que tem porobjetivo a captao de imagens da superfcie terrestre. Segundo BARRETT & CURTIS(1992) a cincia de observao distncia. Isto contrasta com o sensoriamento in situ,onde os objetos so medidos e observados no local onde ocorrem. Em outras palavras, osensoriamento remoto est relacionado ausncia de contacto fsico entre o sensor (cmarafotogrfica, satlite) e o alvo (objeto). Desta forma, o sensoriamento remoto tambm podeincluir o estudo das tcnicas de aerofogrametria e fotointerpretao, uma vez que fotografiasareas so remotamente captadas. Contudo, o termo se refere a captao, processamento erepresentao de imagens orbitais. As imagens de sensoriamento remoto disponveis

atualmente, so a forma mais rpida de se obter informaes espaciais em formato digital,permitindo que estas fontes sejam combinadas a outras informaes, de forma a constituir um banco de dados geogrfico sobre o espao em questo. O processamento dessasinformaes,espacialmente referenciadas em meio digital a base dos sistemas de informaogeogrfica. Dentro das geotecnologias hoje disponveis (sistemas de posicionamento global,aerofotogrametria digital) o sensoriamento remoto desponta como tecnologia imprescindvelem aplicaes geoambientais.

Resumindo, o sensoriamento pode ser definido segundo alguns autores da seguinte forma:

a aquisio de informaes sobre um objeto sem entrar em contato fsico com ele(Hutton). Sensoriamento Remoto: a cincia e a arte de obter informaes sobre um objeto, rea oufenmenos atravs da anlise de dados adquiridos sem entrar em contato enquanto esto sobinvestigao (Lillesand & Kiefer). Sensoriamento remoto a coleo de informaes sobre os recursos naturais e meioambiente usando imagens adquiridas por sensores a bordo de avio ou satlites (Ryerson). Sensoriamento remoto um termo restrito a mtodos que aplicam a energia eletromagnticacomo meio para a deteco e mensurao das caractersticas dos objetos (Sabins).

As imagens provenientes do sensoriamento remoto podem ser processadas

digitalmente por modernossoftwares em potentes hardwares, a fim de se obter da imagem omaior nmero de informaes possveis. JENSEN (1986) denomina o processamento digitalde imagens como conjunto de procedimentos relativos manipulao e anlise de imagens

por meio do computador. A Figura 1 mostra o processo de captao das imagens atravs desensores a bordo dos satlites.

O tratamento digital de imagens difere, muitas vezes, dos procedimentos derestituio de fotografias areas afetas ao campo aerofotogrametria, visto que a geometria dafotografia area difere da geometria da imagem.


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Figura 1: Captao da Imagem

Em geral uma imagem um registro da energia solar refletida pelos objetos oufeies da superfcie fsica da terra e captada pelo sensor a bordo de um satlite.

As aplicaes do sensoriamento remoto nas dcadas de 70 e 80 estavam ligadas aomapeamento ambiental em escalas mdias e pequenas (1:50.000 a 1.000.000). A partir de1997, esta realidade comeou a mudar com entrada da rbita de novos satlites de melhorresoluo, havendo um aumento do campo de aplicao. Assim sendo, as imagens orbitais

passaram a servir de base para mapeamento em grandes e mdias escalas (1:5.000 1:25.000). Em 1999 as imagens passaram a reproduzir um maior nvel de detalhes ampliandoainda mais as aplicaes desta geotecnologia. Num futuro prximo as imagens apresentaroum nvel de detalhamento similar a fotografia area, o que permitir que o sensoriamentoremoto atinja um maior nmero de usurios, e conseqentemente diminuio de custos.

1.2- Fotogrametria

A fotogrametria segundo alguns autores pode ser definida como: A cincia, a arte e atecnologia de se obter medidas confiveis, mapas, modelos de elevao digital e outros

produtos a partir de fotografias. A fotografia area tem sido usada desde os primrdios doSculo XX como provedor de dados espaciais em uma grande gama de aplicaes. A maioriadas bases cartogrficas so provenientes desta geotecnologia e difere geometricamente dasimagens captadas por satlite. A Figura 2 mostra a cmara area dentro da aeronave querealiza a cobertura do fotogrfica do terreno. A cmera fotogramtrica tem por finalidade

prover imagens fotogrficas com estabilidade geomtrica a fim de serem utilizadascartograficamente. As fotografias devem ser verticais e possuem uma escala varivel deacordo com a altura de vo e o relevo do terreno.


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Figura 2: Cmara area 1 (Adaptado, WOLF, 1981)

A escala de uma fotografia area dada por pela distncia focal da cmara e a altitude devo- altura da aeronave em relao ao terreno. A figura 3 apresenta a determinao da escalade uma fotografia area.

Figura 3: Escala de uma fotografia (Adaptado, Wolf, 1981)

Como j foi citada a imagem de satlite e fotografias areas possuem diferenas na forma decaptao de maneira de os mtodos de tratamento so tambm diversos, bem como de certa

maneira as aplicaes. A Tabela 1 mostra as principais diferenas entre uma imagem e uma

Plano do negativo

Terreno

23 cm

H

c= constante

Escala da FotografiaCentroPerspectivo

D

d

P

p

cEspao Imagem

Espao Objeto

Centro Perspectivo(CP)

Sistemade lentes

Feixe pticoterreno

Distncia Focal( c ou f )

23cm


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fotografia area. A restituio fotogramtrica ainda a maneira mais exata de se extrairinformaes cartogrficas em grandes escalas(Ex:.1: 1.000 a 1: 5.000).

Tabela 1: Caractersticas das imagensCaractersticas de

CaptaoAplicaes

FOTOGRAFIA Projeo central; Imagem em quadro; Posio vertical;

Mapeamento emgrandes escalas (1:1.000 1: 50.000)

IMAGEM ( S. Remoto) Varredura ou

escanerizao; Mapeamento de

escalas a partir de 1:

10.000

2- PRINCPIOS

2.1- Espectro Eletromagntico

O sensoriamento remoto e a fotogrametria baseiam-se na aquisio de informaesarmazenadas pelos sensores e cmaras , que captam a energia eletromagntica irradiada porum objeto. A energia emitida ou refletida por objetos da superfcie fsica da terra

transmitida aos sensores em forma de ondas eletromagnticas (figura 1). A informaorecebida pelo sensor pode ser codificada em termos de freqncia, intensidade e polarizaoda onda. O conjunto de comprimentos de onda que compem a radiao eletromagntica denominado espectro eletromagntico. Todas as ondas propagam-se a uma mesmavelocidade de 3 x 108 m/s, conhecida como a velocidade da luz. A fonte energtica, sol,origina as perturbaes peridicas em forma de campos eltricos e magnticos. O espectroeletromagntico dividido em regies onde o componente comprimento de onda possuicaractersticas similares (Figura 4). O espectro eletromagntico se estende da regio dos raiosgama() s microondas.

Figura 4: Espectro eletromagntico ( Adaptado: Erdas, 2004)


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Azul Verde Verm .

Comprimento de ondam

Visvel m

Raio RaioX Ultra-VioletaInfra Termal Microondas Radio/TVVermelho

m

Os instrumentos de sensoriamento remoto operam em todos os campos de energiaexceto nas regies dos raios x e e ondas de rdio. A estreita faixa da regio visvel (0,4m 0,7m) possui uma particular importncia, no apenas por ser detectvel ao olho humano,mas tambm pela quantidade de energia disponvel para deteco. Os sensores detectam earmazenam a energia (ftons) em bandas ou faixas nas quais o sensor sensvel. O nmero deftons (intensidade de energia) que alcana o detector varia de acordo com a quantidade deenergia emitida pela fonte de iluminao(sol), com a quantidade de energia absorvida pelaatmosfera e pelo grau de energia emitida e refletida pelos objetos da superfcie.

A luz visvel ou luz branca um conjunto de ondas com diferentes freqncias e

comprimentos de onda, que nosso crebro traduz como cores. Portanto, cada cor correspondea uma determinada onda eletromagntica, com freqncia e comprimento de onda especfico,que se refere a uma pequena faixa do espectro (0,4m 0,7m).

2.2- Janelas Atmosfricas

As pores do espectro eletromagntico apropriadas para captao pelos sensoresso bastante restritas devido absoro da atmosfera. A atmosfera reduz a percentagem deradiao solar transmitida a terra. No obstante existem zonas em que a absoro baixa, ouseja, alta percentagem de transmisso de energia solar. Estas regies so denominadas janelasatmosfricas. So nestas janelas que trabalham as maiorias dos sensores que captam a energiarefletida por objetos da superfcie terrestre. Desta forma, apenas parte do espectroeletromagntico apropriada para a captao de imagens. A absoro de energia pelaatmosfera reduz a percentagem de energia transmitida do alvo at o sensor. Logo, somente aszonas de baixa absoro (janelas) sero utilizadas na captao de energia.

O conhecimento da interao e dependncia entre a janela espectral da atmosfera e aenergia utilizada pelo sensoriamento remoto requisito pelos diversos mtodos desensoriamento, iniciando pela construo de um sensor at a anlise do comportamentoespectral e reconhecimento dos alvos. Neste caso devem ser considerados os seguintesfatores:

1. sensibilidade espectral do sensor;


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2. existncia da janela atmosfrica;3. existncia da fonte de energia, com intensidade de radiao e composio espectral;

4. conhecimento sobre as alteraes da radiao recebida atravs do objeto analisado.

A Energia Incidente (I) sobre os alvos da superfcie terrestre interage de formasdiferentes de acordo com as caractersticas de geometria e fsico-qumicas de cada um deles.Esta interao especfica para cada alvo e pode ser mensurada atravs das seguintescomponentes (Figura 5):

Energia Refletida R Energia Absorvida A Energia Transmitida T

Figura 5: Interao da energia com o alvo : Folha (Adaptado: Lingnau, 2003)

As trs pores de energia podem ser mensuradas pela seguinte equao:

I = R + A + T

onde cada componente uma funo do comprimento de onda. A igualdade um balano daenergia e explica de uma forma geral a reflexo, absoro e a transmisso.

Deve ser considerado que:

1. para cada objeto as propores entre reflexo, absoro e a transmisso so diferentes, oque possibilita que os objetos possam ser identificados ou diferenciados;2. significa tambm que para um mesmo objeto as propores entre reflexo, absoro e atransmisso so diferentes em relao ao comprimento de onda, ou seja, um objeto pode serdiferenciado do outro em um determinado comprimento de onda e em outro comprimento deonda no.

Pode-se dizer que a energia emitida ou refletida por objetos da superfcie da terra transmitida aos sensores em forma de ondas eletromagnticas. Na natureza ocorre uma grandevariabilidade da energia refletida, sendo que o seu conhecimento de grande importncia noreconhecimento e identificao dos alvos a partir de dados de sensores remotos. Assim sendo,


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deve-se descrever e explicar o conceito das caractersticas da reflexo dos alvos, objetos oufeies do terreno.

2.3- Comportamento Espectral

Os objetos da superfcie terrestre refletem e absorvem seletivamente energia eletromagntica,devido a sua diferente composio molecular. Esta caracterstica, denominada respostaespectral dos objetos permite identific-los numa imagem de sensoriamento remoto. Estadepende das diferenas na composio fsico-qumica dos materiais que compem os objetos,e estes interagem de maneira diferente com as ondas eletromagnticas.

Com base na complicada estrutura da geometria e da heterogeneidade, ou seja, dacomposio varivel da superfcie natural, as caractersticas de reflectncia no podem serexplicadas atravs de uma simples teoria eletromagntica. A heterogeinidade se reflete nograu de reflectncia e seu comprimento de onda.

O grfico que representa o comportamento espectral de determinado objeto dentro dedeterminadas faixas espectrais (bandas) denomina-se assinatura espectral. Como exemplo,na figura 6 observa-se a assinatura espectral para vegetao sadia, apresentando picos evales. A reflexo visvel nas diferentes faixas espectrais originada dos pigmentos das

plantas. A clorofila absorve energia nos comprimentos de onda de 0.45-0.67m. A reflexono infravermelho prximo determinada pela estrutura celular da planta. No infravermelhomdio, a reflexo devida ao contedo de gua na planta. A reflexo espectral da planta variadurante o seu ciclo de crescimento. A resposta espectral da cobertura vegetal depende de sua

profundidade, densidade, idade e diversidade.

A alta reflexo da vegetao ocorre na faixa de 0,7-1,3 m (infravermelho prximo). Osvalores da reflexo da vegetao nessa faixa espectrais podem ser influenciados pelarefletncia do solo.Figura 6 Reflexo das folhas, observando-se no plano do infravermelho (0.75-1.3 m) a

baixa absoro da gua (Fonte: Barret & Curtis 1992).

0

20

40

60

80

100

0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6

Mm

%

Reflexo da Folha

Absoro da Agua

m


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Maior Reflexo conseqentemente menor absoro. Percebe-se no grfico da figura4 que a absoro eletromagntica inversamente proporcional a reflexo. No caso emquesto, existe alta reflexo da vegetao na faixa do infravermelho (0.76-1,4 m). Muitasfeies ou objetos do terreno possuem boa resposta espectral na faixa do infravermelho taiscomo: solos, relevo e sedimentao. Cada objeto ter diferentes respostas espectrais emdiferentes faixas do espectro, logo o usurio de estar ciente de que faixas escolher paramelhor mapear os objetos de interesse.


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Tabela 3: refletncia dos alvos (Adaptado: INPE, 2003)GUA VEGETAO

SOLO COMPARAO DAS REFLETANCIAS

3- SENSORES

3.1- Tipos

Os sistemas sensores so equipamentos que esto a bordo das aeronaves ou satlites e suafuno captar e registrar a energia eletromagntica proveniente dos objetos na superfcieterrestre. Sem eles no seria possvel para o satlite obter imagens, ele estaria literalmentecego.Os sensores podem ser classificados em apenas duas classes: ATIVOS E PASSIVOS.

Os sensores passivos, tal como a fotografia, detecta e armazena energia solar outerrestre refletida ou emitida pelos objetos da superfcie (Ex: imagens de satlite LandsateSpot). As imagens deste tipo de sensor iro depender das condies atmosfricas, pois reas

com nuvens ou bruma no sero imageadas adequadamente. As caractersticas fsico-qumico

Solo

% Veg.

gua

Visvel IV prximo IV mdio


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dos alvos imageados permitiro que a energia refletida seja registrada diferentemente em cadaporo do espectro eletromagntico (Figura 7).

Os sensores ativos, tal como o radar, gera energia ou radiao que refletida pelosobjetos do solo. A energia refletida pode ser armazenada em meio fotogrfico ou na formadigital. Os sensores de microondas so um exemplo, pois detectam energia de 0.1 a 25 cm,onde a absoro atmosfrica mnima. A energia emitida para os objetos refletida por essesao sensor ( Ex: Radarsat, ERS-1). O imageamento independe das condies atmosfricas(Figura 7).

Figura 7: Tipos de sensores

Cada satlite possui ento as suas caractersticas peculiares de obteno de dados.Esta caracterstica refere-se ao percurso que ele realiza em torno da superfcie terrestre. Estarota denominamos de rbita. Dependendo do objetivo do satlite para o qual foi projeto eleter uma rbita especfica.

Por exemplo, satlites de comunicao possuem rbita geossncrona. Um satlite emrbita geossncrona equatorial (GEO) localiza-se diretamente acima da linha do equador,aproximadamente a 36.000 Km de altura. Nesta distncia o satlite demora 24 horas para daruma volta completa no planeta. Sabendo que a Terra demora 24 horas para dar uma voltasobre o seu eixo (Movimento derotao), podemos observar que o satlite e a Terra se movem juntos. Sendo assim o satliteGEO sempre est parado em relao ao mesmo ponto na terra, e por isso denominado derbita geossncrona ou rbita geoestacionria.Mesmo com muitos satlites de comunicao em rbitas Geoestacionrias , eles no cobremas regies polares da Terra. Para isso, so necessrios os satlites de rbitas elpticas, quecobrem as reas extremas dos dois hemisfrios.rbitas polares so muito usadas para a observao da superfcie de nosso planeta. Como arbita do satlite tem a direo Norte-Sul e a Terra gira na direo Leste-Oeste, isto resultaque um satlite em rbita polar pode eventualmente "varrer" a superfcie inteira da Terra. Poressa razo, satlites de monitoramento global como satlites de sensoriamento remoto e

meteorolgicos sempre efetuam uma rbita polar. Nenhum outro tipo de rbita consegue umamelhor cobertura da terra, Figura 8.


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Figura 8: Satelite de rbita polar

Existe diferentes nveis de aquisio de dados e o sistema do sensor, em geral os sensorespodem ser imageadores (varredura) ou no-imageadores (no varredura). Os sensores socriados de acordo com o objetivos e aplicaes. O quadro 1 abaixo apresenta o grupo desensores de acordo com sua origem.Quadro1: Classificao dos sensores


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3.2- Caractersticas das imagens

A localizao de pixels (picture element) na imagem determinada atravs de umsistema bidimensional de linhas e colunas, expressas em coordenadas X e Y. A imagemorganizada desta forma num reticulado de linhas e colunas denominada dado raster ouformato matricial. A imagem est relacionada a uma funo bidimensional de intensidade daluz f (x, y), onde x e y so coordenadas espaciais linhas e colunas. Existe ainda uma outravarivelzrelacionada variao tons de cinza da imagem. O valor dez denominado, digitalnumber- DN, ou tom de cinza(Figura 9).

A imagem digital pode ser representada por uma matriz de linhas x, colunas y e zpara osDN. Desta forma, uma imagem digital uma funo discretaf (x, y), definida por umagrade regular de m linhas e n colunas, representada por:f(i,j), onde : 0


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3.3- Resolues

Um dado orbital geralmente descrito por sua resoluo, ou seja, caractersticas daimagem de acordo com a radiometria, tamanho do pixel e faixas espectrais. As resolues

podem ser: Espacial Espectral Radiometrica TemporalA resoluo espacial corresponde rea do terreno representada por um pixel na

imagem. O tamanho do pixel esta diretamente relacionado informao contida na imagem,quanto menor o pixel mais detalhes podem ser extrados da imagem, logo melhor a resoluo,figura 10.

O sistema sensor tem a capacidade de cobrir uma linha de largura especifica compostapor um conjunto de pixels. Cada pixel corresponde a uma unidade mnima de rea, que semuito grande os detalhes so perdidos, visto que os vrios objetos ou feies so agrupadosem um mesmo pixel, denominado pixel mistura (figura 10). O tamanho do pixel depende dascaractersticas de cada sensor a resolucao espacial funo o ngulo de visada do sensor e aaltura da plataforma.Figura 10: Resoluo Espacial- Tamanho do Pixel

Resoluo de 30 metros Resoluo de 4 metros

Tabela 3: Classificao das imagens quanto a resoluo espacial

Tamanho do Pixel (metros) Sensores Aplicaes0,67- 05: Alta Quickbird, Ikonos Mapeamento em escalas

grandes10-30 : media Landsat, CBERS II Mapeamento em escalas

medias. Meio Ambiente.

40- 1000: Baixa NOAA, SPOT Veg, CBERSWFI Monitoramento Ambiental


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A Resoluo Espectral refere-se a um intervalo especfico de comprimento de onda do

espectro-eletromagntico armazenado pelo sensor (ex: bandas do visvel e infravermelho). Aresoluo espectral dos sensores inerente s imagens multiespectrais e hiperespectrais.Neste caso, a resoluo indica a quantidade de regies do espectro eletromagntico e pelointervalo de comprimento de onda. Estas imagens denominam-se bandas espectrais erepresentam a energia registrada pelos detectores do sensor numa determinada regio doespectro eletromagntico, figura 11.

Assim sendo, uma imagem pode possuir conjuntos de dados de uma mesma cena.Cada banda refere-se determinada poro do espectro eletromagntico de reflexo e emissode luz ou calor de uma parte da superfcie terrestre, que compe a cena. Cada poro doespectro eletromagntico detectado pelo sensor ir gerar uma imagem, com caractersticasespecificas segundo a resposta espectral de cada objeto.

Figura 11: Resoluo Espectral

A Resoluo Radiomtrica refere-se ao nmero possvel de dados para cada banda, ou seja,

o nmero de bits. Por exemplo, em um dado de 8 bits os valores dos tons de cinza para cadapixelvariam de 0 a 255 (ex: uma imagem de 11bits possui 2048 tons de cinza, figura 12).Figura 12: Nveis de Cinza


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A Resoluo Temporal a periodicidade em que determinada rea registrada pelo satlite.A resoluo temporal de fundamental importncia quando se pretende monitorar processosdinmicos como, por exemplo: a ocorrncia de incndios ou queimadas em reservas florestais,derramamento de leo no oceano, maremotos, mudanas fenolgicas de culturas e ocrescimento de uma cidade. Alguns satlites como Ikonos revista uma mesma regio a cada 5dias.

3.3- Formato

Em geral imagens de sensoriamento remoto apresentam-se como arquivo multi- banda (conjuntos de vrias imagens referentes s faixas espectrais) ou banda simples (ex.imagem digitalizada), de formato contnuo. Para cada (linha , coluna) existe um z (nvel decinza). Um dado contnuo aquele que contm um conjunto valores contnuos para os DNs(Ex.Landsat,Spot, MDT). Um outro tipo de formato muito comum o temtico, oriundo deimagens processadas de uma banda, associada a uma tabela de atributo. Esta imagem estvinculada a dados qualitativos e/ou categricos (Ex: mapa de uso do solo, vegetao), estetipo de dado bastante comum ao SIG. A imagem temtica pode ser descontnua, poisdeterminado pixel pode no estar associado determinada classe ou valor. Atualmente

existem vrios formatos para as imagens dependendo do software disponvel, contudo oformato mais comumente utilizado o tiffougeotiff.

4- SISTEMAS SENSORES

4.1- Sistema Imagens LANDSAT

Talvez a mais importante fonte de dados digitais em forma de imagens sobre a superfcieterrestre pertence ao conjunto de satlites do projetoLandsat, programa lanado pela NASA a

partir de 1972 para aquisio contnua de dados digitais de sensoriamento remoto (NASA,

1988). Landsat 4 foi lanado em julho de 1982 e o Landsat 5 em maro de 1984. O Landsat 6caiu e nunca entrou em fase operacional. O Landsat 7 foi lanado em abril de 1999, tendofuncionado normalmente at maro de 2003 quando interrompeu-se a captao de imagens

por problemas tcnicos. As imagens apresentam distores o que inviabilizou o seu usocomercial. A nova gerao de satlite Landsat est prevista para 2007.

Apesar dos problemas ainda hoje o sistema Landsat o maior provedor de imagenssobre a superfcie terrestre, figura 13.Figura 12: Caracterstica da captao da Imagem


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TABELA 4- Bandas do sistema Landsat TM 7

BandasResoluoEspacial

Comprimento de Onda m

Aplicaes

1 30m 0.45-0.52 - Azul Mapeamento de corpos dgua; diferenciao degua e solo

2 30m 0.52-0.60 Verde Reflexo de vegetao sadia3 30m 0.63-0.69 Vermelho Absoro de clorofila; diferenciao de espcies

vegetais, solo mido e solo seco.4 30m 0.76-0.90-Infravermelho

prximoLevantamentos de biomassa, copas das rvores,rios.

5 30m 1.55-1.75-Infravermelho Mdio

Deteco de umidade da vegetao

6 60m 10.4-11.7 Termal Umidade da vegetao; geologia.

7 30m 2.08-2.35-Infravermelho Alto

Umidade da vegetao; solos e geologia.

PAN 15m 0,50 0,90 m-Pancromtico.Exclusivo TM7

til no reconhecimento de padres que necessitede uma maior resoluo espacial. Ex: estradas,avenidas, quadras. Atualizao cartogrfica.

O Landsat 7 Thematic Mapper Plus (ETM+), que apresentou como principal inovao banda pancromtica com 15 metros de resoluo espacial . A banda pancromtica inclui a


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faixa do visvel 0,50 a 0,90 m, sobrepondo a faixa do espectro visvel. Apesar de senilidadeo satlite Landsat 5 continua a mandar imagem terra pouco utilizveis devido a rudos e

distores geometricas. A tabela 4 mostra a caracterstica do Landsat 7.

4.2- Sistema SPOT

O programa SPOT(Systme Probatoire de lObservation de la Terre) foi planejado eprojetado como um sistema operacional e comercial. Estabelecido pelo governo francs em1978, com a participao da Sucia e Blgica, o programa gerenciado pelo Centro Nacionalde Estudos Espaciais CNES (Tolouse-Frana), que o responsvel pelo desenvolvimentodo programa e operao dos satlites. J foram lanados os SPOT1, 2 e 3 ,4 e o mais recenteSpot 5 em 2002. O SPOT 5 apresenta maior detalhamento,mantendo as mesmas faixas deobservao.

Dois novos instrumentos HRG (High-Resolution Geometric) imageiam com 5 m deresoluo em Pancromtico e 2.5 metros em "supermode". Cada um dos dois instrumentosrecobre uma faixa de 60 Km no solo, dentro de um corredor potencial de visibilidade de 420km.Da mesma forma que os sensores dos antecessores do SPOT 5, os instrumentos HRG podemimagear igualmente em modo multiespectral em 4 bandas (faixa espectral da luz verde,vermelho, infravermelho prximo e infravermelho mdio) . Graas as bandas noinfravermelho o SPOT 5 permite uma maior aplicabilidade ao mapeamento temtico.

Se comparado com seu antecessor (SPOT 4) ainda em funcionamento pode-seresumir as inovaes a partir dos seguintes aspectos:

5 m e 2.5 m de resoluo em P&B no modo Pancromtico, contra 10manteriormente;

10 m de resoluo em cores contra 20 m anteriormente;

A rea recoberta por cada cena ser mantida 60 km x 60 km.

Resoluo temporal de 3 a 5 dias.

Estas caractersticas permitem o uso das imagens SPOT 5 para aplicaes nas escalas entre1:10.000 e 1:50.000. Atualmente este tipo de imagem vem sendo utilizado com vistas aatualizao do mapeamento sistemtico.


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Figura 14: Cobertura SPOT 5

4.3- IKONOS

O satlite IKONOS lanado em 1999, foi o primeiro de alta resoluo espacial de1m na banda pancromtica e de 4 metros nas bandas multiespectral. A Tabela 5 mostra as

principais caractersticas das imagens e do satlite IKONOS.Tabela 5- Caractersticas da Imagem Ikonos (Adaptado, Engesat, 2003)

Resoluo no terreno de

cada banda

Pancromtica: 1m (considerando posio nominal de 26 fora

do nadir)Multiespectral: 4m (considerando posio nominal de 26 forado nadir)

Bandas espectrais 0.45 a 0.90 (pan)Azul 0.45 - 0.52Verde 0.52 - 0.60Vermelho 0.63 - 0.69Infra vermelho prximo 0.76 - 0.90

Faixa de imageamento 13km no nadir (cena simples 13km x 13km)Tamanho das cenas

sugeridos

Faixas de 11km x 100km at 11km x 1000km

Mosaicos de at 12.000km2At 20.000km2 de rea continua imageada em uma nica


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passagemAcurcia mtrica Horizontal: 12m

Vertical: 10m(correo de sistema, sem pontos de controle cartogrficos)Preciso relativa de pelo menos 90% da cena;Horizontal: 2mVertical: 3m (com pontos de controle)Preciso relativa em pelo menos 90% da cena;

Tempo de Revisita 2.9 dias (pan)1.5 dias (multiespectral)Esses valores referem-se a alvos ao longo da latitude de 40. Otempo de revisita para latitudes maiores ser menor, enquantoque para as latitudes prximas ao Equador, o tempo ser maislongo.

Dentre os principais avanos, podem ser citados os seguintes: A maior resoluo espacial possvel entre as imagens orbitais atualmente disponvel no

mercado. Facilidade para interpretao visual. Radiometria de 11 bits (2048 nveis de cinza) aumenta o poder de contraste e de

discriminao das imagens.

Bandas espectrais no visvel so mais largas (quando comparadas com Landsat 5 e 7),permitindo uma maior penetrao na atmosfera e maior poder de discriminao dos alvosterrestres, principalmente da cobertura vegetal, reas sombreadas e de corpos dgua.

Imagens com 4m de resoluo espacial oferecem at 25 vezes mais informaes queimagens com 20m de resoluo.

Com imagens pancromticas de 1m, possvel distinguir objetos do tamanho de 1m 2.

4.4- Quickbird

O Satlite de alta resoluo Quickbird , alm de sua apurada preciso, conta ainda com

sensores pancromticos e multiespectrais. A grande capacidade de armazenamento de dados a bordo de si, aliado ao fato de que este satlite capta cenas de 2 a 10 vezes maiores quequalquer outro satlite de alta resoluo, fazem com que o Quickbird seja o melhor em suacategoria, no que concerne a resoluo espacial.

Tabela 6-Caractersticas doQuickbird (FONTE: Engesat)

QuickBird

Data de lanamento Outubro de 2001

Veculo de lanamento Boeing Delta II

Local de lanamento Vandenberg Air Force Base, California

Capacidade de armazenamento de 128 Gbytes, aproximadamente 57 reas imagens


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dados simples

Altitude da rbita 450 km

Inclinao da rbita 98 graus, em sincronismo com o Sol

Velocidade 7.1 km / segundo

Horrio de passagem 10:30 h

Durao da rbita 98 minutos

Capacidade de envio de dados 320 Mbps em banda X

Peso, tamanho 953 kg, 3.04-metros de comprimento

Tempo de vida til No mnimo de 7 anos

Tempo de revisita 1 a 3,5 dias, dependendo da latitude (30o off-nadir)

Largura do imageamento 16.5 km x 16.5 km, no nadir

Preciso mtricaHorizontal: 23 metros (CE 90%)

Vertical : 17 metros (LE 90%)

Digitalizao 11 bits

Resoluo*Pan: 61 cm (nadir) a 72 cm (25o off-nadir)Multiespectral: de 2.44 m (nadir) at 2.88 m (25o off-nadir)

Formatos disponveis GeoTIFF 1.0, NITF 2.1 ou NITF 2.0

Mximo para aquisio simples 1x10, 1 par estreo

Pancromtica 450 - 900 nm

Azul: 450 - 520 nm

Verde: 520 - 600 nm

Vermelho: 630 - 690 nm

Bandas

Infravermelho prximo : 760 - 900 nm

A resoluo dos satlites de alta resoluo depende do ngulo visada nadiraleps-nadiral. Dependendo deste ngulo a rea imageada maior, porem a resoluo do pixel deteriorada, Para o Quickbird a imagem Pan: 61 cm no nadir at 72 cm (ngulo de 25o ps-nadir), igualmente para imagem multiespectral de 2.44 m (nadir) at 2.88 m (25o pos-nadirou off-nadir), Figura 13.Figura 13: Imagem Nadiral e Ps-Nadiral


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4.5 Outros sistemas

Hoje existe no mercado um grande numero de satlites dentre os quais podemos citar:

a) CBERS: China Brazil Earth Resources Satellite. Lanado em 1999 na China, o satlitesino-brasileiro passou a gerar imagens comerciais a partir do segundo semestre de 2000;

b) IRS: Indian Remote Sensing Satellite, possui a pancromtica de 5 m de resoluo, cadauma recobrindo 70 por 70 Km;

c) ASTER(Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer) um dosInstrumentos a bordo do satlite EOS AM-1 e obtm imagens de alta resoluo (15 a 90m);

d) NOAA : so satlites originariamente concebidos para observao de dadosmeteorolgicos, no entanto estes dados tem sido utilizados em agronomia e oceanografia.

O primeiro satlite foi lanado em 1978. Abrange pequenas escalas visto que apresentaum resoluo espacial de 1.1 x 1.1 km e a varredura de 2700 km.

Pixel 0,88 cm , nadirPixel 0,67 cm , nadir

Inclinaomaior rea


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Tabela 6: Sistemas SensoresSENSOR RESOLUOESPACIAL

RESOLUOESPECTRAL

PAIS APLICAOES

CBERS II,2002

CCD: 20mWFI: 260mIR-MSS

4 bandas + Pan2 bandas IV3 Bandas + Pan

Brasil/China, MonitoramentoAmbiental

IRS, 1997 Pan: 5 mMSS: 20 m

1 bandas3 bandas

ndia AtualizaoCartogrfica

ASTER VNIR 15 mSWIR 30 mTIR 90m

3 bandas6 bandas3 bandas

EUA MonitoramentoAmbiental

NOAA, 1978 MSS: 1,1 km Visvel + IV EUA Meteorologia

4.6- Imagem de Radar

O Radar um sensor ativo da faixa da microonda. Uma imagem Radar construdadigitalmente pela seqncia de uma quantidade de pontos ou pixels como os demais tipos deimagens de satlites. Cada pixel na imagem Radar representa a intensidade da reflexo o

pulso de energia para a rea correspondente no solo, onde: reas mais escuras so superfcies de retorno ou reflexo de fraca intensidade do sinalRadar, ou seja que uma proporo menor ou mnima da energia do pulso Radar foirefletida pelo alvo de volta para a antena do Instrumento Radar;

reas mais brilhantes correspondem a alvos para os quais a reflexo de energia para aantena do instrumento Radar foi maior e mais intensa.

A reflexo do sinal de Radar para uma alvo ou uma rea de interesse num comprimento deonda especfico varia bastante em funo de uma quantidade de condies fsicas:

Tamanho e geometria do alvo ou reflector; Umidade do alvo;

Polarizao do sinal emitido; ngulos de incidncia do sinal emitido.


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Figura 15: Comportamento dos alvos numa imagem radar

A pesar das imagens pticas serem mais fceis de ser interpretada pelo usurio a imagem deRadar apresentam algumas vantagens:

o devido ao maior comprimento de onda da faixa de microondas este tipo de energia capaz de atravessar as nuvens;

o por possurem fonte prpria de energia, no necessitam do Sol como fonte deiluminao;

o comparativamente s outras faixas do espectro eletromagntico, as microondaspenetram mais na vegetao, alm de eventualmente poderem adentrar no solo.

Quando a radiao refletida por uma superfcie cuja rugosidade da mesma ordem degrandeza que o comprimento de onda, a interferncia das ondas produz o rudo chamadoSpeckle. um rudo multiplicativo, proporcional intensidade do sinal recebido. Visualmente

percebe-se o efeito deste rudo atravs de uma textura granulosa que dificulta a interpretaodas imagens, figura 16. Para amenizar este rudo existem dois mtodos: multi-look efiltragem. O multi-lookpode ser utilizado quando se tem imagens obtidas por SAR, sendo quea imagem corrigida composta da mdia das imagens de cada lookgeradas separadamente.

As imagens de radar atualmente podem ser associadas imagens de sensores passivos afim de compor novas faixas espectrais, o que permite extrair mais dados sobre os alvos deinteresse, a integrao e fuso de imagens um tema que vem sendo muito discutido pelacomunidade afeta.


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Figura 16: Imagem Radar

4.7- Principais Sensores Radar

Radarsat

O satlite canadenseRadarsatlanado em 1995 composto por um sensor ativo demicroondas, o que permite obteno de dados independentemente das condies atmosfricase iluminao. O sistema possui as seguintes caractersticas:a) observa a terra com um angulo obliquo varivel, o que permite ampliar o leque de

aplicaes (Figura 16);b) possui resoluo varivel de 10 a 100 metros e periodicidade de 85 dias.


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Figura 16: Modo de operao (Fonte:www.radarsar.com)

A quantidade de energia espalhada pelo satlite influenciada pela rugosidade da superfcie.Isto permite distinguir diferentes padres de textura na imagem, os quais so teis paradetectar reas desmatadas, reas de cultivos, florestas, corpos dgua e feies antrpicas(RADARSAT,1997).

ERS-1: satlite de radar lanado pela Agncia Europia em 1991, uma das maiores fontes

de dados radar disponvel. Possui uma resoluo espacial de 30 x 30 metros e uma cena cobre100 km2 (ERDAS, 1995).

JERS-1: imageador a radar janons, lanado em fevereiro de 1992. Resoluo espacial 18metros

4.8- Laser Scanner

O sistema de escaneamento a laser embarcado (ALS), um sistema de modelagem desuperfcie que tem como principio a emisso e recepo de feixes de raios laser da plataformaat a superfcie da terra e transformar o intervalo de tempo envolvido em distncia. Esta

tcnica um sistema que integra uma serie de sensores que juntos, permitemdeterminar a posio tridimensional georeferenciada de pontos da superficie terrestre.

O sistema ALS composto por: a) a unidade laser de medida: dispositivoresponsvel pela medida das distancias entre o sensor e superfcie; b) unidade de varredura:dispositivo responsvel pela deflexo dos pulsos laser emitidos transversalmente a linha devo; c) unidade de posicionamento: constitudo de um receptor GPS dupla freqncia que

permite o posicionamento geodsico dos pontos (Figura 17).Oprincipio de funcionamento baseia-se na utilizao de um feixe de laser (LASER:

Light Amplification by Stimulatied Emission of Radiance) que emitido em direo aosobjetos. Ao atingir sua superfcie, este feixe refletido e uma parte dele retorna ao sistema. A

partir da intensidade do sinal de retorno possvel derivar informaes a respeito da naturezada superfcie do objeto, mas o dado mais relevante o tempo decorrido entre a emisso dofeixe e o registro do retorno, pois permite calcular a distncia entre o sensor e o objeto. Este


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tipo de sistema tambm chamado de LIDAR - Light Detection And Ranging ou LADAR -Laser Detection And Ranging (BRANDALIZE, 2004).

Figura 17- Esquema de funcionamento do sistema

A unidade de Varredura a Laser composta de um dispositivo de medio laser, umsistema de varredura ptico-mecnico e uma unidade de registro de medies de apoio. Aunidade de medio laser responsvel pela gerao e emisso dos pulsos laser. Estes pulsos

so gerados pelo estmulo de um cristal sinttico. O tipo de cristal geralmente utilizado Nd:YAG (Neodiminium: Yttrium Aluminum Garnet) e seu estmulo varia entre 10-15 s. Amaioria dos sistemas laser operam numa faixa do espectro eletromagntico variando entre 0,8m e 1,6 m . Os pulsos emitidos pelo sistema so apontados a diferentes pontos nasuperfcie. Ao atingir a superfcie, parte do pulso refletido de volta ao sensor, onde transformado em digital e armazenado.

O produto gerado a partir do processamento dos dados coletados por um sistema ALS, basicamente, grades ou malhas regulares de pontos 3D georreferenciadas (E,N,H). O

processamento totalmente automtico, mesmo quando as etapas de classificao, filtragem einterpolao no so realizadas pelo programas fornecidos pelos fabricantes de tais sistemas.

Em geral o produto uma imagem resultante de uma grade regular de pontos. Estas gradesso resultantes da interpolao o que nada mais que um mtodo de gerao de superfcie,que pode ser classificada em:

Modelo Digital de Elevao: grade que exclui a vegetao e as feies artificiais (Ex:

prdios, postes etc.), um modelo similar aquele gerado a partir de curvas de nvel;

Modelo Digital de Superfcie: estes incorporam os valores da altitude para todas as

feies que se encontram acima da superfcie do terreno, tais como arvores, prdios,

torres, etc.


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Para direcionar os pulsos, um sistema de varredura (scanner) necessrio. O sistemade varredura pode ser uni ou bidirecional. Eles podem ser do tipo ptico-mecnico, mais

utilizado, como o espelho oscilante, a varredura Palmer e o polgono de rotao.Para o clculo da posio do feixe incidente na superfcie do terreno so necessriasduas unidades de apoio que so encarregadas da determinao da atitude e posio do sensorna hora da emisso do feixe. A posio determinada mediante um sistema de GPSdiferencial (DGPS), encarregado de calcular a posio da plataforma no espao.

O feixe associado a um pulso Laser disparado desde um avio sofre uma pequenadivergncia. Por este motivo, a rea associada ao feixe depende da altura do vo. O tamanhodos objetos, em relao projeo do feixe (footprint), bem como o material que compe asuperfcie, determinam a intensidade do pulso que retorna ao sensor. Assim sendo, o feixe

pode no atingir um nico objeto e pode ser refletido por diferentes pontos localizados adiferentes distncias do sensor, como mostrado na Figura 18. Sendo assim, o ponto mais

prximo ocasionar um pulso que retorna mais rapidamente e o ponto mais distante umretorno mais demorado. Esta caracterstica ganha relevncia quando se leva em consideraoa diferena de penetrao que pode existir em um nico pulso, pois permite a distino deelevaes. Alguns sistemas laser possuem como caracterstica a medio de diferentesretornos do sinal emitido, refletido por diferentes objetos dentro da projeo do feixe noterreno (footprint). possvel medir o primeiro e o ltimo retorno do pulso (first/last pulse),ou at pode-se medir toda a variao do retorno, se for necessrio. Na figura 19 mostradoum exemplo de duas grades altimtricas de uma mesma regio, associadas ao primeiro eltimo pulso. Pode-se verificar visualmente que alguns feixes conseguem atravessar a copadas rvores, atingindo o terreno.


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Figura 18 Demonstrao do primeiro e ltimo pulso (adaptado www.toposys.com, 2005)

Figura 19 Diferentes retornos do pulso Laser. (a) Primeiro retorno. (b) Segundo retorno.

(a) (b)

Os resultados encontrados at o momento levam a uma acurcia horizontal de 0,5 a 1 m euma acurcia vertical pode chegar at 0,15 m, estes valores so obtidos para uma altura de

vo de 1.000 m. Isto faz que os dados altimtricos extrados do perfilamento a Laser sejamadequados ao mapeamento em grandes escalas, podendo por vezes substituir a restituioaltimtrica.

5- PRINCIPIOS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM NO CONTEXTOSIG

5.1- Generalidades

As imagens digitais tais como Landsat, Spot, Ikonos, Quickbird e Radar so umaimportante fonte de informao hoje disponvel, em algumas partes do planeta a nica. Em


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algumas situaes a fonte mais barata de informao de dados geoambientais. Comaquisio de imagens de alta resoluo prxima a 1 metro houve uma ampliao dos

aplicativos de Sensoriamento Remoto rea do planejamento urbano.

A classificao de dados digitais pode gerar, atualizar e complementar um banco dedados geogrficos. A associao de dados vetoriais e matriciais, hoje viabilizada nos

principais softwares de sensoriamento remoto ( Erdas, Emapper, Spring, PCI, Envi, Idrisidentre outros), permitem atravs de rotinas de lgebra matricial e anlise estatstica extrairinformaes acuradas dos objetos imageados.

Na atualidade, os usos das tcnicas de sensoriamento remotos j se tornaramimprescindvel para anlise de alteraes ambientais e onde a tecnologia de Sistemas deInformaes Geogrficas tem um papel fundamental. A tendncia que as imagens desatlite passem a minimizar a grande lacuna para a implementao do SIG: a aquisio de

dado. Com custo decrescente e disponibilidade crescente, o sensoriamento remoto ser amaior e mais barata fonte de dados para os sistemas de informao.

5.2- Noes de Processamento

O objetivo do uso do processamento digital de imagens, consiste em melhorar oaspecto visual de certas feies estruturais para o analista humano e fornecer outros subsdios

para a sua interpretao, inclusive gerando produtos que possam ser posteriormentesubmetidos a outros processamentos. rea de processamento digital de imagens tem atradogrande interesse nas ltimas duas dcadas. A evoluo da tecnologia de computao digital,

bem como o desenvolvimento de novos algoritmos para lidar com sinais bidimensionais estpermitindo uma gama de aplicaes cada vez maior.Como resultado dessa evoluo, a tecnologia de processamento digital de imagens

vem ampliando seus domnios, que incluem as mais diversas reas, como por exemplo:anlise de recursos naturais e meteorologia por meio de imagens de satlites; transmissodigital de sinais de televiso ou facsmile; anlise de imagens biomdicas, incluindo acontagem automtica de clulas e exame de cromossomos; anlise de imagens metalogrficase de fibras vegetais; obteno de imagens mdicas por ultrassom, radiao nuclear ou tcnicasde tomografia computadorizada; aplicaes em automao industrial envolvendo o uso desensores visuais em robs, etc.

GONZALEZ & WOODS (2000) descrevem o objetivo do processamento digital de

imagem como sendo um conjunto de procedimentos que melhoram a informao pictorial para interpretao do olho humano, bem como, para o reconhecimento do dado imageado pelo computador. O processamento de imagens orbitais envolve procedimentos que soexpressos em forma de algortmica de aplicao especfica. A concepo de programascomputacionais para eliminao de rudos, melhora da nitidez da imagem e segmentao irdepender do tipo e sensor que gerou a imagem (ex. radar, multiespectral).

5.3- Etapas do Processamento

Para o usurio de SIG, as imagens so teis na gerao e atualizao da base

cartografia. O processamento deve de certa forma permitir a extrao de informao daimagem. As imagens de sensoriamento remoto so, em geral, multibandas ou de natureza


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multiespectral, que em sua forma natural, muitas vezes so de difcil interpretao. Oesquema da figura 20 mostra os passos do processamento digital (PDI) onde a imagem

submetida uma anlise dirigida denominada pr-processamento. Este permite obtercomposies coloridas (pseudocores) por meio de combinao de bandas, salientardeterminadas feies atravs do aumento de contraste e eliminao de rudos (filtragem). Asegmentao que divide uma imagem de entrada em partes ou objetos constituintes o quefacilita a obteno de regies homogneas na imagem. O processo de descrio, tambmchamado seleo de caractersticas, procura extrair caracteristicas que resultem em algumainformao quantitativa de interesse ou que sejam bsicas para discriminao entre classes deobjetos (em se tratando de reconhecimento de caracteres, descritores tais como vegetao,solo, etc) . O ltimo estgio envolve reconhecimento e interpretao. reconhecimento o

processo que atribui um rtulo a um objeto, baseado na informao fornecida pelo seudescritor. A interpretao envolve a atribuio de significado a um conjunto de objetosreconhecidos.

Figura 20: Etapas do Processamento Digital PDI

5.4- Processamento

De acordo com o exposto no item acima ser abordado alguns prticas de processamento comvistas a extrair informaes da imagem para formar a base de dados de um SIG. As

procedimentos mais conuns so:a)- Realce de imagem;

b)- Correo geomtrica;c)- Segmentao;d)- Classificao.

5.4.1- Realce

Uma imagem de sensoriamento remoto deve num primeiro momento ser avaliadaatravs do seu histograma. O usurio deve perceber as variaes tonais e a relacionadas com


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os dados estatsticos da imagem. O histograma de uma imagem fornece informao til parafazer realce e anlise da imagem. O histograma de uma imagem revela a distribuio dos

nveis de cinza da imagem. representado por um grfico que d o nmero depixels naimagem para cada nvel de cinza.

Definio: Seja uma imagem digitalgde M linhas e N colunas. O histograma da imagemg,Hg, pode, analiticamente, ser definido por :

onde nk o nmero de vezes que o nvel de cinzaKaparece na imagem.

O histograma permite obter informao sobre quantos pixels na imagem possuem

determinado valor de cinza (que numa imagem de 8 bits varia de 0, preto, a 255, branco). Osdados discretos, representados nos histogramas de freqncias, so de fundamentalimportncia no que concerne manipulao de contraste e realce de uma imagem(RICHARDS, 1997). Anlise do histograma fornece informaes a respeito de brilho econtraste da imagem. Toda a imagem possui um histograma, que permite para cada bandadistribuir no eixo horizontal os valores de tons de cinza e no eixo vertical o nmero depixels

para cada um desses valores.

A manipulao do histograma permite contrastar, melhorar a sua qualidade visualsob critrios subjetivos ao olho humano. Esse processo no aumenta a quantidade deinformao contida na imagem, mas torna mais fcil a sua percepo. normalmente

utilizada como uma etapa de pr-processamento. Tipicamente, os sensores so capazes dediscretizar os valores recebidos da cena em um intervalo mximo que vai de 0 at 255 (8 bits= 256 possveis valores). Devido m iluminao, defeitos do sensor ou mesmo scaractersticas da cena, o intervalo de valores de intensidade ocupados pelos pixels presentesem uma imagem, pode ser muito menor que esse intervalo mximo. Diz-se ento que aimagem possui baixo contraste, o que torna difcil a sua visualizao ou interpretao por umintrprete humano ou um sistema de processamento digital, figura 21.


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Figura 21: Aumento de contraste baseado na manipulao do histograma

Imagem: efeito Histograma

O brilho e contraste da imagem podem ser modificados alterando os nveis de cinza. Umaimagem pode se tornar adicionando um valor constante ao nvel de cinza. Um dos mtodosmais comuns o aumento linear de contraste onde:

g(x)= f(x). a + b ; sejag(x)= novos valores

f(x)= distribuio original

b= constante

Se a>1 o contraste aumentado e a


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Quando muitos valores de intensidade na imagem original so mapeados para o valor mnimoou mximo na imagem original diz-se que, ocorreu uma saturao (overflow) e uma perda deinformao, pois os pixels que originalmente podiam ser diferenciados na imagem originalagora possuem o mesmo valor de intensidade. No entanto isto pode ser um efeito desejado,

por exemplo, quando as regies escuras da imagem com pequenas variaes radiomtricas

correspondem a reas com o mesmo tipo de cobertura as quais no se deseja diferenciar.Um procedimento de modificao de contraste til o mapeamento linear por partes

ou pontos de quebra com a funo de mapeamento caracterizada por um conjunto de pontosde quebra, que pode ser escolhido pelo usurio, figura 23. Funes de mapeamento no-lineares podem ser usadas para realar detalhes especficos na imagem.

Figura 23: Pontos de quebra

Uma funo linear tambm utilizada a funo negativa. Ela realiza o mapeamento inversodos nveis de cinza, revertendo a ordem do preto para o branco, de tal forma que pixels comintensidade clara sero mapeados para escuro e vice-versa.A escolha do mapeamento diretoadequado , em geral, essencialmente emprica, mas existe uma classe de mtodos nos quais omapeamento tem por finalidade produzir uma imagem cujo histograma tenha um formato

desejado.

5.4.2- Filtragem

O grande nmero de diferentes freqncias de uma imagem dificulta muitas vezes ainterpretao das feies. Para minimizar este problema, utilizam-se tcnicas de filtragemespacial da freqncia. As operaes matemticas efetuadas na imagem com a finalidade derealar padres, so realizadas por dois processos distintos: um que opera no domnio espacialda imagem, convoluo cbica (janelas m x n), e outro que opera no domnio da freqncia

baseado nas transformadas de Fourrier.

g

a>1 e b0Aumento deContraste

f

g

a


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O termo domnio espacial refere-se ao agregado de pixels que compem uma imagem, e omtodos no domnio espacial so procedimentos que operam diretamente sobre estes pixels.

Funes de processamento em f (x,y) uma imagem de entrada e g (x,y) uma imagem desada, e T um operador sobref, definido sobre uma vizinhana de (x, y).

Os filtros so geralmente utilizados a fim de realar algumas feies da imagem atravs daalterao das freqncias espaciais. O processo de convoluo ou filtragem espacial daimagem consiste na alterao do valor de determinados conjuntos de pixels ao longo daimagem. Uma matriz (m x n) utilizada para modificar os valores dos pixels levando-se emconta os valores dospixels vizinhos.

Em geral, a matriz (m x m) passada por toda a imagem alterando o valor dos pixels. NaFigura 24 observa-se uma matriz (janela) 3 x 3 aplicada para um pixelna terceira coluna e

terceira linha, centro da convoluo.

Figura 24- Convoluo ou filtragem matriz 3 x 3 (Fonte: Erdas Field, 2002)

Figura 25- Exemplo de filtragem

Dado Filtro (kernel)

Janela 3x3

Movimento da janela

Ima em

Entrada: 9 valores dos pilxels da imagemSada : valor do pixel central baseado nos pesos da janela.


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De acordo com o esquema da figura 25, para computar novo valor deste pixel, cada valor dofiltro multiplicado pelo valor do pixelcorrespondente no filtro. O somatrio do produto

dividido pelo total da soma dos valores do filtro, tal como se segue:

V=((-1 x 8) + (-1 x 6) + (-1 x 6) + (-1 x 2) + (16 x 8) + (-1 x 6) + (-1 x 2) + (-1 x 2) +(-1 x 8) / (-1 + -1 + -1 + -1 + 16 + -1 + -1 + -1 + -1) = (88/8) = 11;

generalizando,

Os valores da nova imagem filtrados sero dados pela frmula:

=

= =F

fijdij

V

q

i

q

j1 1

onde:fij = coeficiente referente ao filtro (m x n) na posio i,j ;d ij = coeficiente referente ao valor dopixelcorrespondentefij;q = dimenso da matriz, no exemplo 3 x 3;F = soma dos coeficientes do filtro;V = novo valor dopixel.

Este filtro um exemplo de um filtro de alta freqncia, onde os valores mais baixos tornam-se ainda mais baixos e valores mais altos tornam-se ainda maiores, aumentando a freqnciaespacial da imagem.Vale a pena lembrar que as bordas da imagem original no podem ser calculadas por noexistir vizinhana. Em geral as bordas da imagem filtrada (linhas e colunas) possuem osvalores iguais o da imagem. Em outras palavras so se pode filtrar as linhas e colunaslimtrofes de uma imagem.

3.4.1- Tipos de Convoluo

Os filtros de baixa freqncia, ditos de passa baixa ou suavizao, eliminam as altasfreqncias da imagem deixando passar somente as baixas freqncias, suavizando assim aimagem. A matriz abaixo exemplifica um filtro de baixa freqncia que de acordo com afrmula de convoluo vista acima. A nova imagem ter pixels mais homogneos, uma vezque, os novos valores seriam uma mdia dos pixels vizinhos, resultando numa imagem maissuavizada:

Os filtros de alta freqncia oupassa alta eliminam as feies de baixa freqncia, deixandoapenas as de alta freqncia. Os filtros de alta freqncia servem para realar bordas ( limitesentre padres na imagem). Os filtros de alta freqncia servem com filtros de realce de bordasuma vez que estes salientam limites bordas entre grupos de pixels com DNs prximos. Osvalores das matrizes abaixo, mostram um filtro de alta freqncia aplicado numa janela 3 x 3.


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De acordo com os valores dos pixels vizinhos valores baixos ficam ainda mais baixos (ex:100 para 009) e o valores altos mais altos (ex:125 para 187).

Existe um grande nmero de filtros que podem ser elaborados pelo prprio usurio a fim defacilitar a interpretao da mesma. As janelas ou matrizes podem variar de dimenso, as maisusuais so: (3 x 3), (5 x 5) e ( 7 x 7).

Os filtros de passa alta e baixa so filtro lineares pouco aplicveis em imagenstemticas e segmentadas. A aplicao das tcnicas de convoluo so por meio de filtros nolineares de mediana, moda em imagens temticas destina-se, geralmente, na eliminao derudos, generalizao de classes e anlise espacial. No filtro de moda , a freqncia relativados valores dospixels na vizinhana calculada para depois escolher opixelmais freqente, amoda, que utilizado para substituir ao valor dopixelcentral referente a mscara ou janela.

Figura 26- Exemplos de filtros passa alta e passa baixa

Imagem Original

Landsat Pan

Imagem Filtrada

Passa Alta

Efeito:

Deteco de Bordas

Janela 3x3

-1 - 1 - 1-1 17 -1-1 - 1 -1

Imagem Filtrada

Passa Baixa

Efeito:

Suavizao

Janela 3x3

1 1 1

1 1 11 1 1


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5.4.3- Composio Colorida

Imagens multiespectrais so aquelas que possuem diversas bandas que podem sercombinadas entre si de maneira a melhorar a interpretao da imagem. Como foi citadasanteriormente as caractersticas de refletncia dos objetos podem ser representados por tonsde cinza ou dn. O sistema de cores geralmente utilizado o RGB (vermelhor, verde, azul)

baseado nas cores primarias. Logo se pode visualizar neste sistema de cores somente trsbandas de cada vez. A cor pura representada pelo valor Maximo de bits como na tabela 7abaixo:

Tabela 7 Cores sistema RGB, coordenadas para 8 bitsCOR R- vermelho G- verde B- azulVermelho 255 0 0Verde 0 255 0Azul 0 0 255

As diferentes cores so formadas misturando os valores dos tons de cinza de trs bandasmultiespectrais. Supondo que se deseje fazer uma composio colorida ou falsa cor de umaimagem Landsat, escolheriam-se trs bandas, e para cada uma delas se associaria uma cor

primaria do sistema RGB.Supondo uma composio 4, 3, 2, pode-se dizer que os tons de cinza da banda quatro esta emtons de vermelho, os tons da banda 3 estao em tons de verde e a banda 2 em tons de azul. Assobreposies destes tons artificiais daro a composio colorida denominadafalsa cor, como

pode ser observado na Figura 27.

Figura 27- Composio colorida de uma imagem Landsat 7 do municpio de Paranagu-PrComposio: R= banda 4; G= banda 3, B= banda 2.

Observa-se solo exposto em tons de cor de rosa, vegetao em tons de verde, alterando adisposio das bandas os objetos do terreno teriam diferentes cores. As composies coloridas

principalmente quando se misturam as bandas do infravermelho pode ser bastante til para adescriminao de diferentes objetos que dificilmente seriam inidentificveis quando

observadas as bandas individualmente (preto e branco).


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5.4.4- Correo Geomtrica

5.4.4.1- Conceito

As imagens de sensoriamento remoto, por abrangerem uma grande rea da superfcieterrestre, apresentam distores devido curvatura da terra e do sensor. O registro de umaimagem compreende uma transformao geomtrica que relaciona coordenadas de imagem(linha, coluna) com coordenadas de um sistema de referncia, em geral UTM ou coordenadasgeodsicas. O registro estabelece uma relao entre coordenadas de imagem e coordenadasgeodsicas. A este processo ainda denomina geocodificao e georreferenciamento. importante, contudo, fazer uma distino clara entre registro e correo geomtrica. O

processo de correo geomtrica de imagens elimina as distores geomtricas sistemticasintroduzidas na etapa de formao das imagens, enquanto o registro apenas usa

transformaes geomtricas simples (usualmente transformaes polinomiais de 1o

. e 2o

.graus) para estabelecer um mapeamento entre coordenadas de imagem e coordenadasgeodsicas.

O georreferenciamento ou registro uma operao necessria para se fazer aintegrao de uma imagem base de dados existente num SIG. A sobreposio de informaode dados matriciais e vetoriais s possvel se estiverem num mesmo sistema decoordenadas.Alem disso, o georreferenciamento tambm importante para se combinarimagens de sensores diferentes sobre uma mesma rea ou para se realizar estudos multi-temporais, caso em que se usam imagens tomadas em pocas distintas.

A imagem captada pelo satlite aps a correo geomtrica , passa a ter um sistema

de coordenadas. As deformaes da imagem podem ser reduzidas atravs de transformaes,entre o sistema matricial (n x m) da imagem e o sistema referencia cartogrfica. A correogeomtrica permite corrigir a imagem geral estas distores so minimizadas por meio de umestabelecimento matemtico que relaciona o endereo dos pontos na imagem com osrespectivos pontos no terreno. Alguns autores denominam o processo de correo geomtricaquando esta permite corrigir as distores do relevo de ortorretificao.

Figura 28 - Transformao de diferente sistema de coordenadas


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5.4.4.2- Distores da Imagem

O objetivo primordial das transformaes para a retificao de uma imagem gerar umanova imagem vertical sem as distores introduzidas pela atitude do sensor durante a tomadada imagem. A imagem resultante poder, inclusive, est isenta dos erros de deslocamentodevido ao relevo. As distores geomtricas verificadas so :

Distores inerentes plataforma: Efemrides (posio e velocidade) e atitude;

Distores inerentes ao instrumento;

Distores inerentes ao modelo da Terra: Rotao,esfericidade e relevo.

Em geral em imagens de alta resoluo alguns erros oriundos a variao da altitude daplataforma poder acarretar uma alterao de escala na direo da plataforma. A figura 29ilustra de forma conjunta as distores devido as variaes de altitude e velocidade da

plataforma(Figura 29).


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Figura 29 : Distores devido s variaes de altitude e velocidade da plataforma.

As transformaes matemticas empregadas para corrigir as deformaes geomtricas podem ser agrupadas em modelos matemticos de sensores fsicos rigorosos e modelogeneralizado.Os modelos generalizados independem da plataforma, ex: Transformao afimno Plano e Polinomial; Transformao Linear Direta (DLT).

J os modelos matemticos fsicos ou rigorosos dependem dos parmetros daplataforma (efemrides , altitude, ngulo de inclinao; freqncia de varredura; orientaoentre os sistema de referencia do instrumento e do sensor de altitude). As vantagens destemodelo so : Eliminar as distores geomtricas globalmente; Permitir a representao da imagem corrigida em qualquer sistema de projeo

cartogrfica; Permite o refinamento dos dados de altitude ou dos dados de efemrides a partir dealguns pontos de controle;

As desvantagens porem sao : Complexidade Dificuldade em se obter os parmetros orbitais

Altitude

Velocidade

Rotao

Ondulao


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Figura 30- Distores de imageamento, ortoretificao

.

5.4.4.2- Modelos Matemticos

Seja u= f (E,N) e v=g(E,N); onde E, N so coordenadas no ponto no terreno (UTM)e u, v o local desses pontos na imagem. Geralmente, essas funes so desconhecidas, logo seutilizam polinmios para impor este relacionamento. As funes so relacionadas atravs de

pontos de controle que estabelece a relao terreno e imagem. Existe influencia do nmerode pontos de controle na estimao dos parmetros de transformao e na eficincia domodelo matemtico. Com a introduo das imagens de alta resoluo faz-se necessrio reviso das tcnicas de correo geomtrica. Os modelos matemticos polinomiais 2D (ex:.

transformao afim ) amplamente utilizados em imagens tipo Landsat 7, Spot 4 e Cbers, possuem eficincia reduzida quando aplicados em imagem tipo Ikonos ou Quickbird, nestecaso vem-se testando modelos matemticos 3D, ou ainda, modelos de ortorretifioaplicados na fotogrametria.

A- Transformao afim

Para transformar um sistema de coordenadas em outro sistema devem-se conhecer osparmetros de transformao denominada afim (rotao, translao, escala). Estes parmetrospodem ser determinados por meio de pontos de controle (ground control points, CGP), ou

seja, pontos que sejam reconhecveis e conhecidos em ambos sistemas, de maneira a formarum sistema de equaes.


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Xo= a1xi + a2yi + Tx

Yo= a3xi + a4yi + Ty

onde: Xo, Yo: coordenadas a serem retificadas;xi, yi : Coordenadas originaisa1 a2 Txa3 a4 Ty ; parmetros de transformao.

Na verdade, com o mnimo de trs pontos de controle este sistema teria soluo (6equaes a 6 incgnitas), porm quanto maior o nmero de pontos de controle mais acuradoser a determinao dos parmetros de transformao. Com vrios pontos de controle, tem-seum sistema superabundante de equaes, o que permite avaliar o erro da transformao e

rejeitar os pontos de controle que acumulam maior erro. Este modelo bastante utilizado emimagens tipo Landsat, Spot 4, Cbers, onde a distoro causada pelo relevo possui umarelevncia secundria.

Determinao da Acurcia da Transformao

Uma vez que se possui vrios pontos de controle pode-se verificar quais dos pontosse ajustam melhor transformao. O erro total cometido na transformao dado pelo erroquadrtico mdio EQM ou RMS, determinado pela frmula:

EQM= 22 )()( mtmt yyxx +

onde: xt, yt, so as coordenadas transformadas e xm,ym so os pontos de controle(GCP), onde :

Ex= xt -xm e Ey=yt-ym, os resduos.

O erro quadrtico mdio pode ser expresso pela diferena em distncia entre os pontos decontrole e os transformados a partir destes (Figura 31)

Figura 31 -Erro (RMS)

Ec

Coordenada transformada

Coordenada do ponto de controleEx

Ey


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Da mesma maneira, pode-se determinar os erros individuais para cada ponto deforma que a erro ser dado por:

Ec= Ex Eyn

i

n2

1 1

2

1= = + , onde EQMi erro por pontos, n nmero de pontos GCP, Ex2 e Ey2, so

os resduos para as coordenadas x e y (Figura 32).

Figura 32 - (A) pontos de controle distribudos na imagem

Erro tolervel depende da resoluo da imagem e da escala do mapeamento. Umatransformao com um RMS de 1 pixelsignifica para uma imagem Ikonos cuja resoluo 1x 1 metro, o erro de um raio de um metro. Alguns autores aceitam para o Ikonos um erro deat umpixel. Por esta razo, nem sempre o mapas servem para retificar imagens uma vez queestes podem acumular um erro posicional superior resoluo da imagem. No entanto, muitosdestes mapas podem ser teis quando a escala que se pretende trabalhar na imagem menorque a do mapa topogrfico (Ex.: um mapa na escala 1:50.000 pode ser utilizado na retificaose a escala da imagem for inferior 1:100.000).

Para se obter um erro mnimo na transformao deve-se levar em conta:

A preciso dos pontos de controle deve ser melhor que a resoluo do pixel; O erro total da transformao dever ser compatvel com a acurcia esperada para escalada imagem;

A localizao dos pontos de controle deve ser em nvel de pixel na imagem; As curvas de nvel e/ou altitudes devem ser precisas oriundas de mapas em escala 1:5.000,

ou maior (ver item 4.1).

Imagem de Alta Resoluo

Uma outro conceito vindo da fotogrametria a ortoretifio que significatransformar as imagens ou fotografias,adquiridas em perspectiva central para a projeo

ortogonal, ou corrigindo os erros advindos do relevo. No que se refere as imagens de altaresoluo, a transformao geomtrica deve levar em conta a variao do relevo. Com a


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disponibilidade de imagens de alta resoluo espacial, o modelo de polinmios racionais (ourazes polinomiais) est sendo amplamente utilizado para a correo geomtrica. TAO &HU

(2001) consideram que os polinmios racionais so essencialmente uma forma genrica depolinmios, e apresentam a descrio das solues direta e iterativa dos polinmios racionaispelo MMQ. A resoluo dos polinmios racionais utilizados nos testes descritos a seguir foiefetuada pela soluo direta, sendo consideradas como observaes (ou medies) apenas ascoordenadas de imagem; assim, o mtodo adotado para o ajustamento pelo MMQ foioparamtrico (como na transformao afim). O modelo de polinmios racionais utilizado

para modelar a superfcie topogrfica (representada pelo modelo digital de elevao) nacorreo geomtrica de imagens de alta resoluo espacial. O modelo poder ser extradoatravs das curvas de nvel ou mais modernamente por laser scanning.

A equao geral para os polinmios racionais :

Ln= P1(XN,YN,ZN)/ P2(XN,YN,ZN) (1)Cn= P3(XN,YN,ZN)/ P4(XN,YN,ZN)

Onde:Ln e Cn so, respectivamente, as coordenadas de imagem linha e coluna normalizadoscorrespondentes a um ponto objeto cujas coordenadas normalizadas so Xn, Yn, e Zn.Para o caso de 3 grau, os polinmios so expressos como:

P1 = (1 Z Y X . . . Y3 X3 )* (a0 a1 . . . a19)TP2 = (1 Z Y X . . . Y3 X3 )* (1 b1 . . . b19)T (2)

P3 = (1 Z Y X . . . Y3 X3 )* (c0 c1 . . . c19)TP4 = (1 Z Y X . . . Y3 X3 )* (1 d1 . . . d19)TOs termos ai e bi so os parmetros a serem determinados por meio dos pontos de controle.

Um outro modelo que pode ser utilizado o modelo APM , conhecido como equaode projeo paralela que projeta o espao 3D no plano 2D. Modelo o que se segue:

Onde:x, y, z : coordenadas do espao imagem;X,Y,Z: coordenadas no terrenoa1 ...a12: : parmetros de transformao

Para o modelo Afim 3D se deve obter as coordendas Z, por meio do modelo digitaldo terreno, Figura 33. O resultado da transformao uma ortoimagem que no possuidistores devido ao relevo. A ortoimagem por si s no substituta para a carta, deve serapenas uma ferramenta para a produo ou atualizao cartogrfica e integrao com ogeoprocessamento. A pesquisa de modelos matemticos, mtodos e tcnicas para a gerao deortoimagens ainda um tema em discusso pela comunidade de S. Remoto.

Figura 33- Gerao de uma ortoimagem

xyz

=a1 a2 a3a5 a6 a7a9 a10 a11

XYZ

+a4a8a12


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6- CLASSIFICAO

6.1- Interpretao de imagem

Um dos objetivos principais do sensoriamento remoto a extrao defeies das imagens brutas por meio do processo de Classificao ou Categorizao dosPixels, por meio de amostragem estatstica. Define-se como classificao das imagens desensoriamento remoto, a associao a cada pixeluma informao qualitativa (atributo). Osvalores de cada nvel de cinza (DN) para cada pixelpode ser associado reflectncia dosmateriais que o compem no terreno. Desta forma, cadapixelou um conjunto depixels, estarassociado a uma classe ou tema.

A fotointerpretao ou interpretao da imagem o primeiro passo para seclassificar uma imagem, pois o correto reconhecimento dos objetos da imagem fundamental

para a aplicao de algoritmos de classificao digital. A interpretao visual da imagem fazuso de elementos de reconhecimento, os quais servem de fatores-guia no processo dereconhecimento e identificao dos alvos na superfcie terrestre atravs de uma fotografiaarea ou imagem de satlite. Estes elementos bsicos de leitura de uma fotografia ou imagemso os seguintes:

Tonalidade e cor;

Forma e tamanho;


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Padro;

Textura;

Associao

Sombra.

6.1.1- Tonalidade e cor

A tonalidade refere-se a intensidade de energia eletromagntica refletida por um tipo de

alvo na superfcie terrestre, em uma determinada banda do espectro eletromagntico,em outras palavras, a tonalidade est estreitamente relacionada com o comportamento

espectral das diferentes coberturas da superfcie terrestre. Em fotografias areas a cor est

associada ao tipo de filme (preto e branco, colorido normal, infravermelho preto e branco e

infravermelho colorido). Em uma imagem de satlite, devido reflexo seletiva dos alvos

existentes na superfcie terrestre, nas distintas bandas do espectro eletromagntico,

analisamos os tons de cinza nas bandas individualmente ou as cores atravs das composies

coloridas. O olho humano mais sensvel a cores que a tons de cinza. Desta forma

associamos cores aos tons de cinza (Figura 34).

Figura 34- Exemplo de Tonalidade e cor- imagem LANDSAT /TM do encontro das guas dos

rios Solimes (azul claro) e Negro (preto) formando o rio Amazonas

6.1.2- Forma

A forma definida atravs da geometria dos objetos e o tamanho diretamente

proporcional escala. A forma um elemento importante, pois facilita o reconhecimentode alguns alvos na superfcie terrestre, tais como: estradas e linhas frreas (que apresentam


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formato longitudinal), cultivos (que tem formas regulares e bem definidas pois as culturas so

plantadas em linha ou em curva de nvel), reflorestamentos (que tem formas regulares)

(Figura 35), reas irrigadas por piv central (que apresentam formas arredondadas)

reservatrios, complexos industriais, aeroportos, estruturas geolgicas e geomorfolgias,

cidades (que apresentam formas reticulares devido aos cruzamentos de suas avenidas e ruas)

(Figura 3), rios (que apresentam forma sinuosa) etc. Paralelamente a forma deve-se

tambm levar em considerao o tamanho dos alvos, pois algumas vezes alvos diferentes

apresentam formas semelhantes, mas tamanhos diferentes, o que auxilia na sua caracterizao.

Por exemplo, as reas de horticultura tm forma semelhante s reas de plantio de cana-de-

acar, porm elas tm tamanhos diferentes. O mesmo acontece com rios, os rios principais e

os tributrios tm a mesma forma sinuosa, mas tamanhos diferentes (LINGNAU, 2003).

Figura 35- Imagem IKONOS de rea agrcola com padro quadriculado bem definido.

(Fonte: http://www.engesat.com.br).

6.1.3- Padro

Este elemento bastante utilizado em fotografias areas e em imagens de alta resoluo.

O padro definido a partir da unio e extenso das formas que podem se repetir

regularmente com variaes tonais na imagem. O padro pode ser representado por obras

feitas pelo homem ou feies naturais, p. ex. padres de drenagem, padro das plantaes, de

construes, de mineraes, etc. Em estudos de bacias de drenagem o padro de drenagem

um elemento importante, pois ele est associado ao tipo de solo, rocha e estrutura geolgica

na rea que est sendo estudada. O Padro tambm nos permite identificar alguns tipos de

coberturas artificiais tais como plantaes, reas de reflorestamento, reas urbanas, distritos

industriais, rea urbana (Figura 36) e algumas reas de lazer, etc


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Figura 36: Padro linear, tpico em reas de plantios agrcolas ou florestais.

6.1.4- Textura

A textura pode ser definida como a variao de tonalidade criada em funo doconjunto de objetos demasiadamente pequenos para ser percebidos individualmente. A textura poderia tambm ser defina como a repetio tonal de alguns grupos de objetos noidentificveis individualmente. A textu

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