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Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens.

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Apresentação em tema: "Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens."— Transcrição da apresentação:

1 Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens

2 Exemplo – ação do homem no espaço

3 Exemplo – desmatamento Fonte: INPE PRODES Digital, Desflorestamento2002/2003 Desflorestamento até 2002

4 Exemplo – estudos geológicos Litologias Realçadas

5 Exemplo – estudos climáticos

6 Exemplo – agricultura e uso do solo

7 O tripé do Sensoriamento Remoto o A fonte emite a radiação; o A radiação incide e reflete no alvo, tendo suas propriedades modificadas; o O sensor capta a radiação com as estas modificações; o As modificações variam de acordo com características do alvo, permitindo diferenciá-los. Radiação Eletromagnética Fonte SensorAlvo

8 o Os sensores remotos geram representações digitais de suas medições; o A representação pictórica (imagem) é muito utilizada na representação geográfica destes resultados – esses sensores são denominado imageadores; Sensores Imageadores

9 Visão Sistêmica Dados Brutos Tratamento do dado bruto Imagem Final REM parte refletida e absorvida Fonte Sensor

10 Aquisição campo avião satélite

11 Diferentes tipos de imageamento Imagem Óptica (TM / LANDSAT) Composição Colorida 5R-4G-3B Imagem de Radar (JERS-1) Banda L GHz

12 o É uma representação matricial (pixels); o Cada pixel apresenta a energia captada numa faixa do espectro da REM; o Apresenta quatro resoluções: o Espacial; o Temporal; o Radiométrica; o Espectral; Características da Imagem Digital no Sensoriamento Remoto

13 o Habilidade de distinguir espacialmente um alvo do outro – nível de detalhe; o Em outras palavras, tamanho (métrico) da superfície relacionada a cada medição de energia refletida; o Na prática: tamanho do pixel da imagem; Resolução Espacial

14

15 x 60 pixels

16 Resolução Espacial Capitólio - Washington DC 1 metro IKONOS 5 metros IRS 10 metros SPOT-PAN 20 metros SPOT-XS 30 metros LANDSAT-TM

17 o Capacidade de distinguir variações na intensidade de energia refletida; o Maior a precisão radiométrica, melhor sensibilidade a variações de intensidade – precisão na assinatura espectral dos corpos; Resolução Radiométrica

18 o Em cada frequência um corpo pode refletir mais ou menos REM; o Desta forma, podemos montar um gráfico intensidade de reflexão X frequência ou comprimento de onda; o Esse gráfico damos o nome de Assinatura Espectral daquele corpo. Assinatura Espectral

19 o As assinaturas espectrais diferentes nos permitem diferenciar os corpos.

20 Exemplo de imagem – mais claro, mais radiação refletida Vale do Paraíba: Viaduto sobre a Rodovia Presidente Dutra Infravermelho termal (SISIMI) Concreto Asfalto

21 Precisão Radiométrica x Assinatura Espectral – 1 bit Nível 1 Nível 0

22 Precisão Radiométrica x Assinatura Espectral – 2 bits Nível 11 Nível 10 Nível 01 Nível 00

23 Resolução Radiométrica o Comumente atribuímos níveis de cinza os valores digitais – valores graduados de cinza, onde zero é preto e o maior valor é o branco; o Todavia, podemos inverter esta ordem ou também atribuir outras rampas de cores;

24 Diferentes Resoluções Radiométricas 256 níveis 4 níveis 2 níveis

25 o Os sensores imageiam faixas do espectro – na REM são faixas de comprimento de onda; o Cada faixa gera uma imagem, também chamada de banda; o Quanto mais bandas, maior a capacidade de identificação dos alvos pela assinatura espectral; o A banda armazena o valor médio da REM captada na faixa de frequências. Resolução Espectral

26 Imagens compostas com diferentes faixas do espectro Visível Infravermelho

27 Exemplo de resolução espectral Banda 1Banda 2Banda 3Banda 4

28 Resolução Espectral diferentes em uma mesma faixa de frequência

29 Resolução Radiométrica - nomenclaturas o Chama-se de sensor multiespectral aquele que gera mais de uma banda; o Chama-se sensor pancromático aquele que capta uma única banda e esta banda abrange boa parte do espectro visível da REM; o Chama-se sensor hiperespectral o multiespectral que geral muitas bandas.

30 Resolução Radiométrica - exemplos o Ilustração das bandas espectrais do sensor TM- LANDAST com 7 bandas : o Banda 1- região azul do espectro eletromagnético o Banda 2- região verde do espectro eletromagnético o Banda 3- região do vermelho o Banda 4- região do infravermelho próximo o Banda 5- região do infravermelho médio o Banda 6- região do infravermelho termal o Banda 7- região do infravermelho médio o AVIRIS bandas – hiperespectral – muitas bandas...

31 Resolução Radiométrica - exemplo Sensor TM do Landsat 5 – 7 bandas - multiespectral TM-1TM-2TM-3 TM-4TM-6TM-7

32 o É o tempo que o sistema de sensores remotos leva para revisitar um mesmo local – o menor tempo para adquirir duas imagens do mesmo local; o Pertinente para eventos/fenômenos dinâmicos, exemplos: o Incêndios e eventos climáticos – alterações em horas ou minutos; o Crescimento urbano – alterações substanciais em meses ou ano; Resolução Temporal

33 Resolução Temporal – a vegetação muda sua assinatura espectral pela época do ano LANDSAT 7-TM: 16 dias CBERS-CCD: 26 dias

34 Considerações Finais Um satélite pode carregar mais de um sensor; Na prática, aumentar uma das resoluções no projeto de construção do sensor, é prejudicar outra, exemplos: - Espectral x Espacial; - Temporal x Espacial; - Radiométrica x Espectral;

35 Alguns Sensores LANDSAT – TMSPOT - HRVNOAA - AVHRR Freqüência da aquisição de imagens 16 dias26 dias2 vezes ao dia Resolução espacial 30 m 120 m (Banda6) 20 m (Banda1 a 3) 10 m (Pan) 1.1 Km (nominal) Resolução radiométrica 8 bits 8 bits (1-3) 6 bits (Pan) 8 bits Resolução espectral bandas espectrais (micrômetros) Banda Banda Banda Banda Banda Banda Banda Banda Banda Banda Pan Banda Banda Banda Banda Banda

36 Considerações o A imagem é plana, o datum planimétrico é elipsoidal – análogo a projeção cartográfica; o O relevo da Terra não é uniforme e não conhecido pelo sensor; o Há erros sistemáticos quanto o sensor e satélite; o A mitigação desses problemas se dá no processo de ortorretificação;

37 Obrigado – Perguntas? José Augusto Sapienza Ramos


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