Aula07 geo pg_sens_remoto_pdi

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Aula07 geo pg_sens_remoto_pdi

  1. 1. Sensoriamento Remoto - PDI
  2. 2. Introdução REM e Comportamento Espectral Sistemas Sensores Imagens de Sensoriamento Remoto Aplicações Processamento Digital de Imagens - PDI Imagem de satélite Meteosat mostrando super tufão Haiyan, com ventos de 275 km/h, sobre as Filipinas (08/11/2013 às 23:13 UTC)
  3. 3. Earth Surface Sources of Energy Sensing Systems Definição SENSORIAMENTO REMOTO (SR): tecnologia que permite a aquisição de informações (medidas) sobre um objeto (alvo), área (superfície do terreno) ou fenômenos, por meio de instrumentos físicos (sistemas sensores), sem que haja contato direto entre eles.  Energia Acústica (sismógrafos e sensores)  Energia Gravitacional (gravímetros)  Energia ou Radiação Eletromagnética – REM (radiômetros)
  4. 4. Sistema de Aquisição de Dados por SR 1 - Introdução  FONTE DE REM (Natural ou Artificial)  MEIO DE PROPAGAÇÃO (Interações com a Atmosfera)  SUPERFÍCIE TERRESTRE (Interações com os Objetos)  SENSOR (Coletor + Sistema de Resgistro)  ANALISADOR (Processamento do Sinal) Intensidade do Sinal • Propriedades dos alvos • Configuração do sensor • Altitude do Sensor
  5. 5. Níveis de Aquisição de Dados por SR 1 - Introdução  LABORÁTÓRIO OU CAMPO: para conhecer o comportamento espectral de um objeto sob condições controladas, ou seja, as interações energia x matéria para um determinado alvo da superfície terrestre; fundamental para a melhor extração de informações e compreensão do efeito de fatores ambientais e/ou propriedades inerentes dos objetos sensoriados.  AERONAVE  ORBITAL (Satélites)
  6. 6. Perspectiva Histórica 1 - Introdução  1822: Desenvolvimento da teoria sobre a luz (espectro eletromagnético) e avanços no campo da ótica e espectroscopia.  1909: Desenvolvimento de aviões. Tomada de fotografias aéreas.  1931: Início das pesquisas sobre o comportamento espectral de objetos de superfície.  1940: Primeiras medidas radiométricas de objetos da superfície (radiação infravemelha).  1944: Primeiros experimentos para utilizar câmaras multibanda (fotografias multiespectrais de Marte e da Lua).  1954: Desenvolvimento de sistemas de radares imageadores.  1961: Aperfeiçoamento de foguetes de lançamento após a 2a Guerra Mundial. Desenvolvimento de veículos espaciais tripulados e não tripulados. Avanços no campo das telecomunicações e no campo da computação. Primeira fotografia orbital.  1972: Primeiro satélite de recursos terrestres é colocado em órbita.  1983: Desenvolvimento de detectores mais sensíveis, equipamentos óticos mais precisos e de microcomputadores e soluções para a armazenagem e transmissão de dados a grandes distâncias.
  7. 7. Definição RADIAÇÃO OU ENERGIA ELETROMAGNÉTICA - REM: definida como sendo a forma de energia que se move à velocidade da luz (3.108m/s) seja como ondas eletromagnéticas, de modo harmônico e senoidal (modelo ondulatório), seja como partículas eletromagnéticas, e que não necessita de um meio material para se propagar (modelo corpuscular).
  8. 8. 2 – REM e Comportamento Espectral Freqüência Comprimento De Onda
  9. 9. Fontes de REM NATURAL: fonte solar ou terrestre ARTIFICIAL: sistemas de microondas 2 – REM e Comportamento Espectral
  10. 10. Espectro Eletromagnético Define a representação contínua da REM em termos de comprimento de onda, freqüência ou energia. 2 – REM e Comportamento Espectral Categorias Compriment os de ondas Raios cósmicos Raios  < 0,03nm Raios X 0,03-3,0nm Ultravioleta 0,003-0,4m Visível (0,4-07m) Azul 0,4-0,5m Verde 0,5-0,6m Vermelho 0,6-0,7m Infravermelho (0,7 - > 3,0m) Próximo 0,7-1,3m Médio 1,3-3,0m Distante > 3,0m Microondas 1,0-100 cm Ondas de rádio > 100 cm
  11. 11. Radiação Visível
  12. 12. Bandas Espectrais
  13. 13. Comportamento Espectral de Alvos O fluxo de radiação eletromagnética ao se propagar pelo espaço pode interagir com superfícies ou objetos, sendo por estes refletido, absorvido e/ou reemitido. Este fluxo depende fortemente das propriedades físico-químicas dos elementos irradiados, e o fluxo resultante constitui uma valiosa fonte de informações a respeito daquelas superfícies ou objetos. 2 – REM e Comportamento Espectral EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES DE DADOS DE SR INTERAÇÃO ENERGIA – MATÉRIA O Comportamento Espectral de um Alvo pode ser efinido como sendo a medida da reflectância deste alvo ao longo do espectro eletromagnético.
  14. 14. Importância Extração de informações de imagens obtidas pelos sensores; Definição de novos sensores; Definição do tipo de preprocessamento, a que devem ser submetidos os dados brutos; Definição da forma de aquisição dos dados (geometria da coleta de dados, freqüência, altura do imageamento, resolução limite, etc.) m 2 – REM e Comportamento Espectral
  15. 15. Interações e Efeitos com a Atmosfera (Meio de Propagação) TIPOS DE ATENUAÇÃO:  Absorção Atmosférica  Espalhamento Atmosférico:  Espalhamento molecular ou Rayleigh ( < ); explica a coloração azul do céu.  Espalhamento Mie (  )  Espalhamento não seletivo ( > ); explica a coloração branca das nuvens. 2 – REM e Comportamento Espectral Interações com os Alvos da Superfície Terrestre TIPOS DE INTERAÇÃO: a partir de uma energia incidente (Ei)  Reflectância (Er): fluxo de radiação refletido  Absortância (Ea): fluxo de radiação absorvido  Transmitância (Et): fluxo de radiação transmitido Er + Ea + Et = Ei = 1
  16. 16. Reflectância e Curvas de Reflectância Espectrais A Reflectância Espectral é aferida em função do comprimento de onda. As características de reflectância das feições da superfície terrestre podem ser quantificadas efetuando medidas da proporção de energia incidente que é refletida. A Curva de Reflectância Espectral define o gráfico de reflectância espectral obtido para um objeto em função do comprimento de onda. 2 – REM e Comportamento Espectral Costuma-se estudar a curvas de reflectância (Assinatura Espectral) dos seguintes alvos:  Vegetação  Solos  Minerais e Rochas  Água  Feições Artificiais
  17. 17. Fatores que Interferem na Medida da REM Método de aquisição da medida de reflectância: Cada modo de coleta determina diferentes resultados, porque é afetado pelos demais fatores que interferem na tomada de medidas: geometria de aquisição de dados, parâmetros atmosféricos e parâmetros relativos ao alvo. 2 – REM e Comportamento Espectral Parâmetros que variam e interferem na geometria de aquisição de dados: ângulo zenital do sol; ângulo de visada; ângulo azimutal do sol e do sensor; ângulos azimutais relativos; altitude do sensor .
  18. 18. Parâmetros atmosféricos: umidade atmosférica; presença de aerossóis; turbulência. Parâmetros relativos ao alvo: as características de reflectância dos objetos adjacentes ao alvo de interesse também interferem nas medidas de sua reflectância. A energia espalhada pela vizinhança do alvo pode ter um conteúdo espectral diferente da que do objeto de interesse e mascarar sua resposta. 2 – REM e Comportamento Espectral
  19. 19. Processos de Interação Energia x Matéria Os elétrons de um material podem ser caracterizados pela sua menor energia possível (estado fundamental), ou por uma série de níveis de energia mais elevados (estado excitado), que são alcançados, p. ex., quando da incidência da REM. Esta passagem do estado fundamental para o estado excitado só é possível porque ocorre uma absorção pelos elétrons da energia incidente. No espectro eletromagnético, esta absorção de energia é caracterizada por uma diminuição relativa na porcentagem de reflectância em certas faixas de comprimentos de onda, denominadas de bandas de absorção. A intensidade, forma e localização destas bandas de absorção dependem de cada material e são resultados de três processos diferentes:  Processo rotacional: nível molecular, na faixa do infravermelho distante e microondas.  Processo vibracional: a nível molecular, entre 1,0 e 2,5m.  Processo eletrônico: ocorre a nível atômico e está subdividido dois processos:  Transferência de carga: absorção em comprimentos de onda inferiores a 0,4m, próximo a região do ultravioleta e azul.  Efeito do campo cristalino: absorção situadas na porção do espectro visível e infravermelho próximo. 2 – REM e Comportamento Espectral
  20. 20. Comportamento Espectral da Vegetação 2 – REM e Comportamento Espectral FATORES:  Condições atmosféricas;  Espécie de solo (granulometria, água, nutrientes);  Índice de área foliar (cobertura da vegetação por unidade de área);  Estado fenológico (variação sazonal);  Biomassa (densidade total de vegetação);  Folha (forma, posição, água, pigmentação, estrutura interna, etc.);  Cobertura da copa.
  21. 21. Comportamento Espectral do Solo 2 – REM e Comportamento Espectral FATORES:  Porcentagem de matéria orgânica  Textura (granulometria).  Umidade.  Composição mineralógica (conteúdo de óxido de ferro);  Capacidade de troca catiônica  Condições de superfície (granulometria e estrutura) UmidadeComposiçãoTextura
  22. 22. Comportamento Espectral de Minerais/Rochas 2 – REM e Comportamento Espectral FATORES:  As rochas apresentam comportamento espectral semelhante ao dos solos, uma vez que eles são produtos de alteração daquelas.  Um dos elementos de maior diferenciação entre as curvas de rochas e solos é a presença de matéria orgânica nestes últimos.  Nos minerais e rochas, os elementos e substâncias mais importantes que determinam as feições diagnósticas na faixa do espectro refletivo (0,4 a 2,5µm) são íons ferroso e férrico, água e hidroxila.  Os elementos químicos mais freqüentes como o silício, alumínio e magnésio possuem interesse secundário.
  23. 23. Comportamento Espectral da Água 2 – REM e Comportamento Espectral FATORES:  Estado físico em que a água se encontra;  Quantidade de sedimentos em suspensão;  Quantidade e espécie de poluentes químicos presentes na água.
  24. 24. Comportamento Espectral de Feições Artificiais 2 – REM e Comportamento Espectral FATORES:  Tipo de material utilizado.
  25. 25. Fatores de Contexto que Interferem no CEA Variação temporal do comportamento espectral de alvos; Variação espacial do comportamento espectral de alvos Variações intrínsecas ao alvos Variação da localização do alvo em relação à fonte e ao sensor 2 – REM e Comportamento Espectral
  26. 26. Definição SISTEMA SENSOR (SR): é um dispositivo capaz de coletar e registrar a REM, fotografica ou eletronicamente, proveniente do alvo em determinada faixa do espectro eletromagnético.
  27. 27. Tipos de Sensores 3 – Sistemas Sensores Em função do tipo de transformação sofrida pela REM:  Sensores Imageadores: produzem uma imagem do alvo. • Sistema de Quadro: adquirem a imagem da cena (certa área do terreno) em sua totalidade num mesmo instante. • Sistema de Varredura: a imagem da cena é formada pela aquisição seqüencial de imagens elementares do terreno ou elementos de resolução, também chamados “pixels”.  Sensores Não Imageadores: fornecem informações da superfície sem gerar imagens.
  28. 28. 3 – Sistemas Sensores Em função da natureza da fonte de REM:  Sensores Ativos: produzem sua própria REM.  Sensores Passivos: trabalham com a radiação refletida ou a radiação emitida pelo alvo, originada a partir de uma fonte de radiação externa.
  29. 29. 2 – REM e Comportamento Espectral PASSIVO Infravermelho próximo Infravermelho termal
  30. 30. 2 – REM e Comportamento Espectral ATIVO RADAR
  31. 31. 3– Sistemas Sensores Em função do sistema de registro da REM:  Sensores Fotográficos: utilizam como fonte de registro um filme fotográfico.  Sensores Não Fotográficos: utilizam radiômetros e radares.
  32. 32. 3 – Sistemas Sensores Em função da faixa do espectro em que operam:  Sensores Ópticos: caracterizam-se pela utilização de componentes óticos na sua construção e operam na faixa espectral de 0,3 a 15 m:  Sensores de Energia Solar Refletida: divide-se nas seguintes subregiões:  Visível: 0,38-0,72m  Infravermelho Próximo: 0,72-1,3m  Infravermelho Médio: 1,3-0,3m  Sensores Termais: operam na região do infravermelho distante (7-15m).  Sensores de Microondas: operam numa região do espectro caracterizada por ondas de comprimento entre 1mm.
  33. 33. Geração de uma Imagem de SR Um sistema-sensor imageador produz uma imagem bidimensional da radiância, emitância ou retroespalhamento das trocas energéticas com os objetos da superfície terrestre, num determinado instante, naquele espaço físico, tornando-se apto a extrair informações sobre aquela região. As imagens produzidas são então caracterizadas pelos seguintes critérios.  Resolução Temporal  Resolução Radiométrica  Resolução Espectral  Resolução Espacial  Largura da Faixa Imageada
  34. 34. A Imagem Digital 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto  Definição: composta de um arranjo bidimensional de elementos de dimensões discretas, denominados de pixels. A intensidade de cada pixel corresponde ao brilho médio, ou radiância, medido eletronicamente sobre a área do terreno.  Número digital (DN; digital number): corresponde à radiância média medida em cada pixel. Esses valores são, simplesmente, números reais positivos que resultam da quantização do sinal elétrico original oriundo do sensor para um número real positivo através do processo denominado conversão de sinal análogo para digital.
  35. 35. Resolução Temporal 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Representa a freqüência com que a área de interesse é revisitada ou imageada. Expressa o intervalo de aquisição de dados por um sistema sensor, ou seja, está relacionada com a repetitividade com que o sensor possui na obtenção de informações dos alvos. Ex.: satélite Landsat 7 = 16 dias; MeteoSat = 30 minutos.
  36. 36. Resolução Radiométrica Quanto maior for esta resolução, maior será a sensibilidade do sensor nas pequenas diferenças de radiação, aumentando o poder de contraste e de discriminação das imagens. Ex.: No Landast 7 = 256 números digitais (8 bits); no ERS em 16 bits = 65.536 níveis. 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Representa a maior ou menor capacidade de um sistema sensor detectar e registrar diferenças de reflectância e/ou emitância dos alvos, isto é, as intensidades de sinal ou número de níveis digitais em que a informação se encontra registrada.
  37. 37. Resolução Espectral Expressa a capacidade do sensor de registrar a radiação em diferentes regiões do espectro, definindo a melhor ou pior caracterização dos alvos em função da largura espectral e/ou número de bandas em que opera o sistema sensor. Quanto melhor a resolução espectral, maior o número de bandas espectrais que podem ser adquiridas sobre os objetos da superfície, aumentando o poder de extração de informação. Ex.: sensor TM do Landsat = 7 faixas espectrais; Spot = 4 bandas . 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto
  38. 38. Resolução Espacial Depende das características dos detetores, altitude da plataforma, contraste entre os objetos, etc. Ex.: sensor TM = 30m; Spot 4 = 10 m; Ikonos II = 1 m. Capacidade do sensor de detectar objetos a partir de uma determinada dimensão; entende- se como sendo a mínima distância entre dois objetos (alvos) que um sensor pode registrá- los como sendo objetos distintos. Imagem LANDSAT/TM com 30 metros de resolução espacial. Imagem LANDSAT/TM com 120 metros de resolução espacial. 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto
  39. 39. Largura da Faixa Imageada Corresponde à largura da faixa de varredura, que varia de acordo com o satélite. Ex.: Landsat = 185 km; CBERS = 120 km; Spot = 60 km; Ikonos II = 13 km. 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto
  40. 40. Exemplos de sistemas sensores LANDSAT CBERS GOES MTSAT IKONOS Quickbird Geoeye Worldview ALOS SRTM ASTER 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto
  41. 41. Land Remote Sensing Satellite (LANDSAT) Landsat 1 ("Earth Resources Technology Satellite 1“ ERTS-1): 1972-1978 Landsat 2: 1975-1981 Landsat 3: 1978-1983 Landsat 4: 1982-1993 Landsat 5: 1984, ainda funcionando, com problemas graves a partir de Novembro de 2011. Em 26 de Dezembro de 2012, o USGS anunciou a sua retirada de serviço. Landsat 6: 1993, falhou em atingir a órbita Landsat 7: 1999, ainda funcionando, mas com falhas desde Maio de 2003 Landsat 8: ("Landsat Data Continuity Mission“ LDCM): 2013. Em 30 de Maio de 2013, já sob controle do USGS foi rabatizada. 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto
  42. 42. Land Remote Sensing Satellite (LANDSAT) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Landsat 1,2 (RBV/MSS) Landsat 3 (RBV/MSS) Sensor Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução RBV 1 (0,475 - 0,575) Blue-Green 80 m 2 (0,580 - 0,680) Orange-Red 80 m 3 (0,690 - 0,830) Red-Infrared 80 m MSS 4 (0,5 - 0,6) Green 57 x 79 m 5 (0,6 – 0,7) Red 57 x 79 m 6 (0,7 – 0,8) NIR Near-Infrared 57 x 79 m 7 (0,8 – 1,1) NIR Near-Infrared 57 x 79 m Landsat 1 - 1972-1978 Landsat 2 - 1975-1981 Resolução Temporal: 18 dias Largura da Faixa: 185 km Sensor Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução RBV 1 (0,475 - 0,575) Blue-Green 40 m 2 (0,580 - 0,680) Orange-Red 40 m 3 (0,690 - 0,830) Red-Infrared 40 m MSS 4 (0,5 - 0,6) Green 57 x 79 m 5 (0,6 – 0,7) Red 57 x 79 m 6 (0,7 – 0,8) NIR Near-Infrared 57 x 79 m 7 (0,8 – 1,1) NIR Near-Infrared 57 x 79 m 8 (10,4 – 12,6) TIR Thermal 57 x 79 m Landsat 3 - 1978-1983 Resolução Temporal: 18 dias Largura da Faixa: 185 km Sensores: RBV – Return Beam Vidicon MSS – Multispectral Scanner Sensores: RBV – Return Beam Vidicon MSS – Multispectral Scanner
  43. 43. Land Remote Sensing Satellite (LANDSAT) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Landsat 4,5 (MSS) Landsat 4,5 (TM) Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução 4 (0,5 - 0,6) Green 57 x 79 m 5 (0,6 – 0,7) Red 57 x 79 m 6 (0,7 – 0,8) NIR Near-Infrared 57 x 79 m 7 (0,8 – 1,1) NIR Near-Infrared 57 x 79 m Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução 1 (0,45 - 0,52) Blue 30 m 2 (0,52 - 0,60) Green 30 m 3 (0,63 - 0,69) Red 30 m 4 (0,76 - 0,90) NIR Near-Infrared 30 m 5 (1,55 - 1,75) NIR Near-Infrared 30 m 6 (10,4 - 12,5) TIR Thermal-Infrared 120 m 7 (2,08 - 2,35) MIR Mid-Infrared 30 m Resolução Temporal: 16 dias Largura da Faixa: 185 km Landsat 4 - 1982-1993 Landsat 5 - 1984-2013 Sensores: MSS – Multispectral Scanner TM – Thematic Mapper
  44. 44. Land Remote Sensing Satellite (LANDSAT) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Landsat 6 (ETM) Landsat 7 (ETM+) Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução 1 (0,45 - 0,52) Blue 30 m 2 (0,52 - 0,60) Green 30 m 3 (0,63 - 0,69) Red 30 m 4 (0,77 - 0,90) NIR Near-Infrared 30 m 5 (1,55 - 1,75) NIR Near-Infrared 30 m 6 (10,4 - 12,5) TIR Thermal-Infrared 120 m 7 (2,08 - 2,35) MIR Mid-Infrared 30 m 8 PAN PAN Panchromatic 15 m Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução 1 (0,45 - 0,52) Blue 30 m 2 (0,52 - 0,60) Green 30 m 3 (0,63 - 0,69) Red 30 m 4 (0,77 - 0,90) NIR Near-Infrared 30 m 5 (1,55 - 1,75) NIR Near-Infrared 30 m 6 (10,4 - 12,5) TIR Thermal-Infrared 60 m 7 (2,08 - 2,35) MIR Mid-Infrared 30 m 8 PAN PAN Panchromatic 15 m Resolução Temporal: 16 dias Largura da Faixa: 185 km Landsat 6 - 1993, não atingiu órbita Sensores: ETM – Enhanced Thematic Mapper Resolução Temporal: 16 dias Largura da Faixa: 185 km Landsat 7 – 1999-hoje Sensores: ETM+ – Enhanced Thematic Mapper Plus
  45. 45. China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Sensor Banda Intervalo espectral (µm) Designação Resolução Espacial Resolução Temporal Largura da Faixa WFI 1 (0,63 - 0,69) Red 260 m 5 dias 890 km 2 (0,77 - 0,89) NIR – Near-Infrared 260 m 5 dias 890 km CCD 3 (0,51 - 0,73) PAN Panchromatic 20 m 26 dias 113 km 4 (0,45 - 0,52) Blue 20 m 26 dias 113 km 5 (0,52 - 0,59) Green 20 m 26 dias 113 km 6 (0,63 - 0,69) Red 20 m 26 dias 113 km 7 (0,77 - 0,89) NIR – Near-Infrared 20 m 26 dias 113 km IRMSS 8 (0,50 - 1,10) PAN Panchromatic 80 m 26 dias 120 km 9 (1,55 - 1,75) SWIR 80 m 26 dias 120 km 10 (2,08 - 2,35) SWIR 80 m 26 dias 120 km 11 (10,40 - 12,50) TIR – Thermal Infrared 160 m 26 dias 120 km HRC* 12 (0,50 - 0,80) PAN Panchromatic 2,7 m 130 dias 27 km CBERS 1,2,2B* Sensores: WFI – Wide Field Imager CCD – High Resolution CCD Camera IRMSS – Infrared Multispectral Scanner HRC – High Resolution Camera
  46. 46. China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto CBERS 3,4 Sensores: MUXCAM – Câmera Multispectral PANMUX – Câmera Panmux IRMSS – Infrared Multispectral Scanner WFI – Wide Field Imager Sensor Bandas Espectrais Resolução Espacial Largura da Faixa Resolução Temporal Quantização MUXCAM 0,45-0,52µm (B) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) 20 m 120 km 26 dias 8 bits PANMUX 0,51-0,85µm (Pan) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) 5 m / 10 m 60 km 5 dias 8 bits IRMSS 0,50-0,90µm (Pan) 1,55-1,75µm (SWIR) 2,08-2,35µm (SWIR) 10,40-12,50µm (TH) 40 m / 80 m (TIR) 120 km 26 dias 8 bits WFI 0,45-0,52µm (B) 0,52-0,59µm (G) 0,63-0,69µm (R) 0,77-0,89µm (NIR) 64 m 866 km 5 dias 10 bits
  47. 47. Multifunctional Transport Satellite (MTSAT) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto MTSAT
  48. 48. Multifunctional Transport Satellite (MTSAT) 4 – Imagens de Sensoriamento Remoto Himawari 1-9 GMS GMS-2 GMS-3 GMS-4 GMS-5 MTSAT-1R MTSAT-2 Himawari-8 Himawari-9 Visible (0.50-0.70 μm) Visible (0.55-0.90 μm) Visible (0.46 μm) Visible(0.51 μm) Visible(0.64 μm) Near Infrared (0.86 μm) Near Infrared (1.6 μm) Near Infrared (2.3 μm) IR4 (3.5-4.0 μm) IR (3.9 μm) IR3 (6.5-7.0 μm) (Water vapor) IR (6.2 μm) IR (7.0 μm) IR (7.3 μm) IR (8.6 μm) IR (9.6 μm) IR (Infrared) IR1 (10.5-11.5 μm) IR1 (10.3-11.3 μm) IR (10.4 μm) (10.5-12.5 μm) IR (11.2 μm) IR2 (11.5-12.5 μm) IR (12.3 μm) IR (13.3 μm)
  49. 49. O uso de imagens (p. ex., fotografias aéreas) nasceu da necessidade de mapear-se grandes áreas, sobretudo na confecção de CARTAS TOPOGRÁFICAS, com economia de tempo e despesas. A potencialidade do SR como método de investigação dos fatos e fenômenos presentes na superfície da Terra constitui-se numa técnica de grande utilidade, pois ... Permite, em curto espaço de tempo, a obtenção de uma grande quantidade de informações a respeito de registros dos alvos. Como documento para inventário e distribuição areal de fatos é o mais preciso.
  50. 50. Interpretação de Imagens Interpretação de Dados Pictoriais: envolve a análise visual de imagens no formato analógico ( em papel); Interpretação de Dados Digitais: análise visual de imagens no formato digital, diretamente na tela do computador. Interpretação Estereoscópica de Imagens: estudo de pares estereoscópicos de imagens no formato analógico ou digital. Processamento Digital de Imagens – PDI: envolve o tratamento dos dados digitais, através de softwares específicos, para auxiliar na interpretação. 5 - Aplicações
  51. 51. Tipos de Abordagem Visualização singular de um alvo: em um período de tempo, dentro de uma faixa definida e numa altitude determinada. Visualização múltipla dos dados coletados: para prover mais informações sobre uma mesma região da superfície terrestre. Pode ser feita das seguintes formas:  Aquisição Multisensorial: área levantada por mais de um tipo de sensor.  Sensoriamento Multinível: os dados de um alvo são imageados a partir de diversas altitudes (orbital, alta altitude, baixa altitude e terrestre) e analisados em conjunto.  Imageamento Multiespectral: os dados são coletados pelo sensor, simultaneamente, em várias bandas espectrais. Ao analisar em conjunto os sinais registrados nas múltiplas bandas espectrais, um com ou outro, mais informação é obtida do que apenas se usar uma simples banda ou se analisar múltiplas bandas independentemente.  Sensoriamento Multitemporal: envolve o imageamento de uma área em várias ocasiões; faz uso das mudanças que ocorrem com o tempo para discriminar as condições da superfície do terreno. 5 - Aplicações
  52. 52. Procedimentos para um Estudo com SR 5 - Aplicações Definição clara do problema a ser resolvido e articulação dos objetivos envolvidos; Avaliação do potencial e extensão do SR para abordar o problema; Identificação dos tipos de dados de SR a serem combinados, apropriados para o estudo, e dos procedimentos usados na aquisição de cada um deles; Determinação dos procedimentos e técnicas a serem empregados na interpretação dos dados, e da necessidade ou não de dados de referência para completar o estudo; Avaliação da performance dos sistemas de SR com relação à qualidade da informação coletada. Deve ser identificado e definido o critério pelo qual o produto será julgado.
  53. 53. Principais Aplicações em Geociências 5 – Aplicações Implantação de Obras de Engenharia de Médio e Grande Porte Geomorfologia Física, Dinâmica e Ocupacional Cartografia Geológica Exploração de Recursos Naturais Estudos Agronômicos e Florestais Planejamento do Uso da Terra em Nível Urbano e Rural Estudo de Bacias Hidrográficas Estudo e Avaliação Ambiental:  Movimentos de Massa  Assoreamento de Vales, Lagos ou Represas  Erosão Acelerada  Áreas Sujeitas a Inundações Periódicas
  54. 54. E Outras Diversas Áreas ... 5 – Aplicações Arqueologia: localização de sítios arqueológicos Meteorologia Biologia: estudo de vegetação Planejamento e Estratégia militar Formulação de Políticas Econômicas Geografia Oceanografia Etc ...
  55. 55. 5 – Aplicações E COMO FONTE DE DADOS PARA INTEGRAR OS SIGs
  56. 56. Sistemas de Processamento/Tratamento de Imagens São sistemas destinados à extração de informações a partir de dados de Sensoriamento Remoto, de modo que a entrada seja uma imagem e, a saída do processo seja uma outra imagem. Esta extração pode ser feita de duas formas: Objetivo: melhoria do aspecto visual de certas feições estruturais fornecer outros subsídios para a sua interpretação, inclusive gerando produtos que possam ser posteriormente submetidos a outros processamentos.  Extração Qualitativa: através da observação de imagens realçadas pelo sistema;  Extração Quantitativa: através da utilização de procedimentos de classificação automática, cujas saídas são imagens temáticas e tabelas de área associadas a cada classe discriminada na imagem.
  57. 57. Procedimentos de PDI 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens ENTRADA IMAGEM BRUTA (dado digital multiespectral) PROCESSAMENTO MANIPULAÇÃO & ANÁLISE SAÍDA IMAGEM TRATADA (informações realçadas da imagem bruta) IMAGEM TEMÁTICA (por classificação) ETAPAS: Pré-processamento Realce (qualitativo) Composição colorida Classificação (quantitativo) Fusão de dados Integração SIG
  58. 58. Softwares de PDI 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Sistema Desenvolvedor Origem Representante comercial EASI / PACE PCI - CRS Canadá Three /Tek ENVI IDL EUA SulSoft ER/MAPPER ERM EUA Terrapix Tecnologia IDRISI * Clark University EUA Clark University MGE* Intergraph EUA Sisgraph MULTISPEC Purdue Research Foundation EUA Purdue University REGIS* Autodesk EUA Autodesk SITIM / SGI* INPE Brasil Imagem Geosistemas SPRING* INPE Brasil Imagem Geosistemas
  59. 59. Composição Colorida 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Processo de Formação de Cores: resulta da combinação de 3 cores pelos processos aditivo ou subtrativo. ADIÇÃO SUBTRAÇÃO
  60. 60. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  61. 61. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  62. 62. Elementos de Interpretação de Imagens 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens TONALIDADE COR TEXTURA TAMANHO FORMA SOMBRA PADRÃO LOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICA
  63. 63. Tonalidade 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens As variações de tonalidade da cena fotografada ou imageada são representadas por diferentes tonalidades, ou tons de cinza, que variam do branco ao preto. Quanto mais luz ou energia um objeto refletir, mais a sua representação na fotografia ou imagem vai tender ao branco e, quanto menos energia refletir (absorver mais energia), mais a sua representação na fotografia ou imagem vai tender ao preto.
  64. 64. Cor 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens É mais fácil interpretar imagens coloridas do que em preto e branco, porque o olho humano distingue cem vezes mais cores do que tons de cinza. A cor do objeto vai depender da quantidade de energia que ele refletir (no canal correspondente à imagem), da mistura entre as cores (processo aditivo), e da cor que for associada às imagens originais em preto e branco.
  65. 65. Textura 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Refere-se ao aspecto liso (e uniforme) ou rugoso dos objetos em uma imagem. Útil na identificação de unidades de relevo: a textura lisa corresponde a áreas de relevo plano, enquanto que a textura rugosa corresponde a áreas de relevo acidentado e dissecado pela drenagem.
  66. 66. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  67. 67. Tamanho 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens O tamanho é uma função da escala, de uma fotografia ou imagem, e relativo aos objetos na imagem.
  68. 68. Forma 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Linear: estradas Curvilínea: rios Retangular quadrada: casas, prédios, campos de futebol, Faixas retangulares: áreas de cultivo; Circulares: sistemas de pivô central, vulcões, furacões ...
  69. 69. Sombra 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Em imagens bidimensionais, a altura de objetos como árvores, edifícios, relevo, etc. pode ser estimada através do elemento sombra. A partir da sombra, outros elementos, como a forma e o tamanho, também podem ser inferidos. As áreas de maior sombreamento, que indicam relevo mais alto; as sobras intermediárias encontram-se nas áreas de morros, e as sombras menores, nas áreas de colinas. Nas áreas de relevo muito plano, não há sombras. Por outro lado, a sombra pode ocultar a visualização dos objetos por ela encobertos.
  70. 70. Padrão 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Refere ao arranjo espacial ou à organização desses objetos em uma superfície. Ex: linhas de culturas plantadas em fileiras, unidades habitacionais e do arruamento de uma cidade. Também usado para identificar o tipo de relevo e/ou de drenagem de uma região.
  71. 71. Seleção de Imagens de Satélite 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens Imagem na época de invernoImagem na época de verão
  72. 72. Imagem na época de chuvaImagem na época da seca
  73. 73. Usos de Imagens de SR 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens  Identificação de objetos e extração de informações acerca de feições naturais e artificiais;  Elaboração de cartas básicas e de diferentes tipos de mapas temáticos;  Estudo de fenômenos ambientais  Estudo de ambientes naturais  Estudo de ambientes transformados.
  74. 74. Produção de Mapas 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  75. 75. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  76. 76. Estudo de Fenômenos Ambientais 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens PREVISÃO DO TEMPO
  77. 77. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens DETECÇÃO E MONITORAMENTO DE FOCOS DE INCÊNDIO E ÁREAS QUEIMADAS
  78. 78. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  79. 79. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens DESMATAMENTO 1973 1987
  80. 80. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens EROSÃO E ESCORREGAMENTO DE ENCOSTAS
  81. 81. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens INUNDAÇÃO VazanteCheia
  82. 82. Enchentes no Rio Missouri 19931992
  83. 83. Estudo de Ambientes Naturais 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens FLORESTAS TROPICAIS
  84. 84. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens MANGUES
  85. 85. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens AMBIENTES GELADOS
  86. 86. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens AMBIENTES ÁRIDOS
  87. 87. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens RECURSOS MINERAIS
  88. 88. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens FEIÇÕES DE RELEVO E DE AMBIENTES AQUÁTICOS
  89. 89. Estudo de Ambientes Transformados 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens AMBIENTES AQUÁTICOS
  90. 90. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens
  91. 91. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens AMBIENTES RURAIS
  92. 92. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens AMBIENTES URBANOS
  93. 93. 6 – PDI – Processamento Digital de Imagens

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