AULA Carlos Eduardo Vieira João Antônio da Silva Neto Júlio Cézar de Souza Luzia Mateus Henrique dos Santos Paulo Vítor de Oliveira Belo

INTRODUÇÃO LANDSAT CBERS PDI CARACTERÍSTICAS DA IMAGENS

LANDSAT

HISTÓRIA Início na segunda metade da década de 60; Denominada Earth Resources Technology Satellite (ERTS) e em 1975 passou a se denominar Landsat (Land Remote Sensing Satellite). Sete satélites(NASA e USGS).

Landsat-1 (1972) Dois instrumentos a bordo: as câmeras RBV (Return Beam Vidicon) e MSS (Multispectral Scanner System). Landsat-2 instrumentos projetados de forma idêntica. (1975)

Landsat-3 (1978) canais oferecidos;

Landsat-4 (1982) com o MSS e uma grande novidade: o sensor TM (Thematic Mapper); Utilizado em áreas temáticas, especializado em recursos naturais.

Landsat-5 (1984) Instrumentos iguais os do L4; MSS parou de enviar dados em 1995; TM ativo até hoje.

Landsat-6 (1993) Não conseguiu atingir a órbita terrestre devido à ocorrência de falhas no lançamento; sensor ETM (Enhanced Thematic Mapper.

Landsat-7 (1999) sensor ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus); melhorar a acurácia do sistema, manteve os mesmos intervalos espectrais, ampliou a resolução espacial da banda 6 (infravermelho termal) para 60 metros, além de tornar a banda pancromática operante e permitir a geração de composições coloridas com 15 metros de resolução. 2003 apresentou problemas e começou operar com espelho corretor de linha (SLC) desligado.

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) Cuiabá, desde década de 70; O que representa um enorme acervo de dados sobre nosso país.

Principais Aplicações Acompanhamento do uso agrícola das terras; Apoio ao monitoramento de áreas de preservação; Atividades energético-mineradoras; Cartografia e atualização de mapas; Desmatamentos; Detecção de invasões em áreas indígenas; Dinâmica de urbanização; Monitoramento da cobertura vegetal; Queimadas; Secas e inundações; Sedimentos em suspensão nos rios e estuários.

Vida Útil dos Satélites LANDSAT

Principais Sistemas Sensores – Sensores Orbitais

RBV - (Return Beam Vidicon) Satélites L1, L2 e L3; Imagens diurnas com revisitas de 18 dias; Em L1 e L2 operou no modo multiespectral, com 3 canais/câmeras (nas regiões do visível e infravermelho próximo) e resolução espacial de 80 metros.

RBV - (Return Beam Vidicon) a) o canal 1 (475 – 575 nm) na região do azul/verde; b) o canal 2 (580 – 680 nm) na região do verde/vermelho; c) o canal 3 (690 – 830 nm) na região do vermelho/infravermelho próximo. No L3, o sensor RBV operou com duas câmeras, em uma única banda pancromática (0,505 – 0,750 nm) e ofereceu 30 metros de resolução espacial.

MSS - (Multispectral Scanner System) L1, L2, L3, L4 e L5; Quatro canais dispostos nas regiões do visível e infravermelho próximo; Tempo de revisita de 18 para 16 dias e melhor acurácia no armazenamento dos dados de 6 para 8 bits.

TM - (Thematic Mapper) L4 e L5; Separação espectral adequada ao seu principal propósito, ou seja, oferecer subsídios para mapeamentos temáticos na área de recursos naturais; Opera com 7 bandas nas regiões do visível, infravermelho próximo, médio e termal.

TM - (Thematic Mapper)

ETM - (Enhanced Thematic Mapper) L6; Relação ao seu antecessor, o sensor TM, foi incluída uma nova banda pancromática (banda 8) com 15 metros de resolução espacial e mantidas as demais configurações técnicas.

ETM - (Enhanced Thematic Mapper)

ETM+ - (Enhanced Thematic Mapper Plus) Contribuiu para ampliar o uso dos produtos, pois conseguiu melhorar a acurácia do sistema, ampliou a resolução espacial da banda 6 (infravermelho termal) para 60 metros, além de tornar a banda pancromática operante e permitir a geração de composições coloridas com 15 metros de resolução.

ETM+ - (Enhanced Thematic Mapper Plus)

Exemplo de Imagem Mosaico de imagens do satélite Landsat-7, da Região do Vale do Paraíba Paulista, obtidas em 2001.

Exemplo de Imagem Mosaico de imagens do satélite Landsat-5, do Rio Negro e do Rio Solimões, no Estado do Amazonas, obtidas em 1997.

Imagens LANDSAT TM e ETM As imagens LANDSAT-TM cobrem cada uma, uma área de 185 x 185 km, equivalente a 28 segundos de dados; Os produtos digitais contêm todas as bandas. Cada banda representa a resposta do solo em uma certa faixa espectral.

Imagens LANDSAT TM e ETM Bandas 1, 2 e 3: imagens em "cor natural", com boa penetração na água, realçando as correntes, a turbidez e os sedimentos. A vegetação aparece em tonalidades esverdeadas. Bandas 2, 3 e 4: define melhor os limites entre o solo e a água, ainda mantendo algum detalhe em águas pouco profundas, e mostrando as diferenças na vegetação que aparece em tonalidades de vermelho. Bandas 3, 4 e 5: mostra mais claramente os limites entre o solo e a água, com a vegetação mais discriminada, aparecendo em tonalidades de verde e rosa. Bandas 2, 4 e 7: mostra a vegetação em tons verdes e permite discriminar a umidade tanto na vegetação como no solo.

Imagens LANDSAT TM e ETM

Características das Imagens digitais LANDSAT - TM

Características das Imagens digitais LANDSAT - ETM

CBERS China-Brazil Earth Resources Satellite ou Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres; Implantado em 1988 após parceria assinada entre o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e a Academia Chinesa de Tecnologia Espacial (CAST).

CBERS CBERS-1 (lançado em 1999 e inativo desde 2003), o CBERS-2 (lançado em 2003) e CBERS-2B (lançado em 2007); a partir de 2010: o CBERS-3 e o CBERS-4. Com sensores de diferentes resoluções espaciais que podem cobrir o planeta em menos de 5 dias e ao mesmo tempo produzir informações mais detalhadas em uma visada mais estreita.

Vida Útil dos satélites CBERS

Principais Sistemas Sensores – Sensores Orbitais

WFI (Wide Field Imager ou Câmera Imageadora de Amplo Campo de Visada) CBERS-1, CBERS-2 e CBERS-2B; Cobertura completa do globo terrestre em aproximadamente 5 dias. As imagens são captadas em faixas de 890 km e possuem resolução espacial de 260m. Sua principal característica é o amplo campo de visada, o que torna as imagens úteis para observações nas escalas macrorregionais ou estaduais.

WFI

CCD (High Resolution CCD Camera ou Câmera Imageadora de Alta Resolução); CBERS-1, CBERS-2 e CBERS-2B; Câmera CCD é um sensor óptico capaz de adquirir imagens da Terra com resolução espacial de 20 metros.

CCD Refinar os mapeamentos obtidos a partir de imagens do WFI; Suas principais aplicações são: identificação de áreas de florestas e campos agrícolas; quantificação de áreas; análise da dinâmica das florestas, parques; identificação dos limites continente - água, monitoramento de reservatório, geração de material de apoio para o ensino de geografia, meio ambiente, etc.

CCD

IRMSS (Infrared Multispectral Scanner ou Imageador por Varredura de Média Resolução); CBERS-1, CBERS-2; é um imageador por varredura; Opera com 4 bandas espectrais, sendo duas na região do infravermelho médio, uma pancromática e uma na região do infravermelho termal, com resolução espacial que varia de 80 a 160 metros.

IRMSS as mesmas aplicações que o sensor CCD, e também, é capaz de obter a cobertura da Terra em 26 dias, além disso, devido à banda do infravermelho termal, permite a análise de fenômenos relacionados às alterações de temperatura da superfície.

HRC High Resolution Camera ou Câmera Pancromática de Alta Resolução; CBERS-2B; possui uma única banda espectral, que opera no espectro do visível e infravermelho próximo.

HRC Alta resolução espacial que oferece (com 2,7 metros), o que possibilita um maior detalhamento da superfície em relação aos dados captados; Produzir imagens com 27Km e obter a cobertura completa da Terra em 130 dias; Produtos para fins de planejamento local ou municipal, aplicações urbanas, atualização de cartas temáticas.

HRC

Exemplos de Imagens

Exemplos de Imagens

Fusão de Imagens do Satélite CBERS-2B no SPRING

Fusão de Imagens do Satélite CBERS-2B no SPRING

Processamento Digital de Imagens (PDI)

Definição “Manipulação de uma imagem por computador de modo onde a entrada e a saída do processo são imagens”

Principais de aplicação Melhoria da informação visual para a interpretação humana; Processamento de dados de cenas para percepção automática através de máquinas.

Objetivo Consiste em melhorar o aspecto visual de certas feições estruturais para o analista humano e fornecer outros subsídios para a sua interpretação, inclusive gerando produtos que possam ser posteriormente submetidos a outros processamentos.

Evolução da tecnologia de computação digital Diversas áreas, como por exemplo: análise de recursos naturais e meteorologia por meio de imagens de satélites; transmissão digital de sinais de televisão; análise de imagens biomédicas, incluindo a contagem automática de células e exame de cromossomos; análise de imagens metalográficas e de fibras vegetais; obtenção de imagens médicas por ultrassom, radiação nuclear ou técnicas de tomografia computadorizada; aplicações em automação industrial envolvendo o uso de sensores visuais em robôs, etc.

História Surgiu para melhorar a qualidade da informação para interpretação humana. Uma das primeiras aplicações das técnicas de PDI foi a melhoria de ilustrações de jornais enviados por cabo submarino entre Londres e New York por volta de 1920 [1]. Evoluíram em meados dos anos 60 com o advento de computadores digitais e com o programa espacial norte-americano.

O uso de imagens multiespectrais uma valiosa ferramenta; As técnicas de PDI, além de permitirem analisar uma cena nas várias regiões do espectro eletromagnético, também possibilitam a integração de vários tipos de dados.

Formas possíveis de manipulação de imagens  Retificação e Restauração de Imagens: operações realizadas para minimizar as distorções e degradações dos dados de uma imagem, com a finalidade de criar uma representação mais fiel da cena.  Realçamento de Imagens: objetivo de melhorar efetivamente a visualização da cena.  Classificação de Imagens: finalidade de substituir a análise visual dos dados por técnicas quantitativas de análise automática, visando a identificação das regiões presentes na cena.  Combinação de Dados: combinar os dados de uma imagem, referente a uma certa área geográfica, com outros conjuntos de dados referenciados geograficamente, para a mesma área.

Técnicas de PDI Permitem analisar uma cena nas várias regiões do espectro eletromagnético; Extraem informação quantitativa da imagem; Realizam medidas impossíveis de serem obtidas manualmente; Possibilitam a integração de vários tipos de dados, devidamente georeferenciados.

Etapas em PDI Pre-processamento: Realce: Refere-se ao processamento inicial de dados brutos para calibração radiométrica da imagem, correção de distorções geométricas. Realce: Visa melhorar a qualidade da imagem, permitindo uma melhor discriminação dos objetos presentes na imagem. As técnicas de realce mais comuns em PDI são: realce de contraste, filtragem, operação aritmética e componentes principais.

Etapas em PDI Classificação Na classificação são atribuídas classes aos objetos presentes na imagem.

Vetoriais Descrita por linhas plotadas num sistema de coordenadas cartesianas. Permite redimensionamento em qualquer escala sem perda de qualidade, pois somente no momento da impressão ela é convertida em um bitmap adequado as características do equipamento; Rasterização, e é executado por um RIP – Raster Image Processor.

Vetoriais São definidas matematicamente, ocupam pouco espaço em disco. São utilizadas principalmente nas fontes de texto, gráficos, ilustrações e preenchimento em dégradé.

Bitmap Fotografia digital ou escaneada é um bitmap, ou seja, mapeada por bits; Está organizada em uma série de linhas e colunas formadas por pixels.  Cada pixel (picture element) possui apenas uma cor e não possui uma dimensão fixa: o tamanho será atribuído ao pixel no momento da impressão; O tamanho de uma imagem digital está definido no número de linhas e colunas que a forma.

Bitmap

Pergunta Qual a máxima dimensão que podemos imprimir os arquivos gerados por estes equipamentos(fotografias digitais ou escaneadas)?

Resolução de imagem Saber qual a resolução indicada para bitmaps na impressora; A resolução do equipamento deve ser maior que a resolução dos bitmaps.

Resolução de imagem Resolução de imagem descreve o nível de detalhe que uma imagem comporta; O termo se aplica igualmente a imagens digitais, imagens em filme e outros tipos de imagem; Resoluções mais altas significam mais detalhes na imagem.

Referências http://www.sat.cnpm.embrapa.br/conteudo/cbers.htm http://www.ideaplus.com.br/fusao-de-imagens-do-satelite-cbers-2b-no http://www.cdbrasil.cnpm.embrapa.br/txt/landsat.htm http://www.sat.cnpm.embrapa.br/conteudo/landsat.htm http://www.dgi.inpe.br/siteDgi/ATUS_LandSat.php http://processamentodigital.blogspot.com/2009/12/satelite-spot.html http://www.inforgeo.pt/spot1.html http://paginas.ucpel.tche.br/~vbastos/pi.htm

Fim