Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens

Exemplo – ação do homem no espaço

Exemplo – desmatamento Desflorestamento 2002/2003 Desflorestamento até 2002 Fonte: INPE PRODES Digital, 2004.

Exemplo – estudos geológicos Litologias Realçadas

Exemplo – estudos climáticos

Exemplo – agricultura e uso do solo

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

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

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

Aquisição satélite avião campo

Diferentes tipos de imageamento Imagem Óptica (TM / LANDSAT) Composição Colorida 5R-4G-3B Imagem de Radar (JERS-1) Banda L - 1.275 GHz

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

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

Resolução Espacial

Resolução Espacial 1 2 4 6 8 12 20 25 30 50 100 x 60 pixels

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

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

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

Assinatura Espectral As assinaturas espectrais diferentes nos permitem diferenciar os corpos.

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

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

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

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

Diferentes Resoluções Radiométricas 256 níveis 2 níveis 4 níveis

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

Imagens compostas com diferentes faixas do espectro Visível Infravermelho

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

Resolução Espectral diferentes em uma mesma faixa de frequência

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

Resolução Radiométrica - exemplos Ilustração das bandas espectrais do sensor TM-LANDAST com 7 bandas : Banda 1- região azul do espectro eletromagnético Banda 2- região verde do espectro eletromagnético Banda 3- região do vermelho Banda 4- região do infravermelho próximo Banda 5- região do infravermelho médio Banda 6- região do infravermelho termal Banda 7- região do infravermelho médio AVIRIS - 224 bandas – hiperespectral – muitas bandas...

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

Resolução Temporal 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; Pertinente para eventos/fenômenos dinâmicos, exemplos: Incêndios e eventos climáticos – alterações em horas ou minutos; Crescimento urbano – alterações substanciais em meses ou ano;

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

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;

Alguns Sensores LANDSAT – TM SPOT - HRV NOAA - AVHRR   LANDSAT – TM SPOT - HRV NOAA - AVHRR Freqüência da aquisição de imagens 16 dias 26 dias 2 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) Resolução espectral bandas espectrais (micrômetros) Banda1 - 0.45-0.52 Banda2 - 0.52-0.60 Banda3 - 0.63-0.69 Banda4 - 0.76-0.90 Banda5 - 1.55-1.75 Banda6 - 10.74-12.5 Banda7 - 2.08-2.35 Banda1 - 0.50-0.59 Banda2 - 0.61-0.68 Banda3 - 0.79-0.89 Pan - 0.51-0.73 Banda 1 - 0.58-0.68 Banda 2 - 0.725-1.1 Banda 3 - 3.55-3.93 Banda 4 - 10.30-11.30 Banda 5 - 11.50-12.50

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

Obrigado – Perguntas? José Augusto Sapienza Ramos sapienza@labgis.uerj.br