Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens

1. Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens

2. Exemplo – ação do homem no espaço

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

4. Exemplo – estudos geológicos Litologias Realçadas

5. Exemplo – estudos climáticos

6. Exemplo – agricultura e uso do solo

7. 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

8. 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;

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

10. satélite Aquisição avião campo

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

12. 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;

13. 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;

14. Resolução Espacial

15. 100 x 60 pixels 1 2 4 6 8 12 20 25 30 50 Resolução Espacial

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

17. 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;

18. 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.

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

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

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 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;

24. Diferentes Resoluções Radiométricas 256 níveis 2 níveis 4 níveis

25. 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.

26. Imagens compostas com diferentes faixas do espectro Visível Infravermelho

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

28. Resolução Espectral diferentes em uma mesma faixa de frequência

29. 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.

30. 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...

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

32. 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;

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

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

36. 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;

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