Sensoriamento Remoto - 4ª Edição Revista by Editora Blucher

Sensoriamento Remoto

Conteúdo

Lista de Siglas e Acrônimos........................................................................

1 Introdução............................................................................................. 1.1 O que é Sensoriamento Remoto................................................... 1.2 Origem e Evolução do Sensoriamento Remoto............................ 1.3 O Sensoriamento Remoto como Sistema de Aquisição de Informações.............................................................................

25 25 28

2 Princípios Físicos................................................................................. 2.1 As Interações entre Energia e Matéria.......................................... 2.1.1 Natureza e Propriedades da Radiação Eletromagnética... 2.1.2 Fontes de Radiação Eletromagnética................................ 2.1.3 Medidas da Energia Radiante............................................ 2.2 Interações na Região Visível e Infravermelha do Espectro Eletromagnético............................................................................ 2.2.1 Reflexão, Transmissão e Espalhamento....................................... 2.2.2 Processos Vibracionais...................................................... 2.2.3 Processos Eletrônicos....................................................... 2.2.4 Fluorescência..................................................................... 2.3 Interações na Região do Infravermelho Termal............................. 2.4 Interações na Região de Micro-ondas.......................................... 2.4.1 Radiação Emitida............................................................... 2.4.2 Radiação Retroespalhada.................................................. 2.4.2.1 Modelos de Espalhamento.................................. 2.4.2.2 Perdas por Absorção e por Espalhamento no Volume............................................................. 3� �� Sistemas Sensores . �� ............................................................................. 3.1 Generalidades ............................................................................. 3.2 Conceitos Básicos........................................................................ 3.2.1 Resolução Espacial............................................................ 3.2.2 Resolução Espectral.......................................................... 3.2.3 Resolução Radiométrica....................................................

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33 35 35 35 44 50 59 60 63 64 64 65 68 68 70 71 73 75 75 79 79 84 85

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3.3 Sensores Não imageadores.......................................................... 3.4 Sensores Imageadores................................................................. 3.4.1 Sistemas Fotográficos....................................................... 3.5 Sistemas de Imageamento Eletro-óptico...................................... a) Sistemas de Imageamento de Quadro.......................... b) Sistemas de Varredura Mecânica.................................. c) Sistemas de Varredura Eletrônica.................................. 3.5.1 Sensores Multiespectrais................................................... 3.5.2 Sensores Hiperespectrais.................................................. 3.5.3 Sensores Multiangulares.................................................... 3.6 Sensores Termais.......................................................................... 3.7 Sistemas Passivos – Radiômetros de Micro-ondas..................... 3.8 Sistemas Ativos – Radares de Visada Lateral (SLAR – Side Looking Airborne RADAR)....................................... 3.8.1 Radares de Abertura Sintética (SAR – Sinthetic Aperture Radar)....................................... 3.8.2 Radares Interferométricos de Abertura Sintética (InSAR – Interferometric Sinthetic Aperture Radar).......... 3.9 �� Sensores de Alta Resolução......................................................... 3.10 Vantagens e Limitações dos Diferentes Sistemas Sensores........

87 89 90 91 92 94 95 98 101 105 109 110

4 �� Níveis de Aquisição �� de Dados............................................................ �� 4.1 Nível de Laboratório e Campo...................................................... 4.2 Nível de Aeronave.......................................................................... 4.3 Nível Orbital .............................................................................

137 147 150 153

5 Sistemas Orbitais................................................................................. 5.1 Programa Landsat............................................................................ 5.1.1 Origem do Programa Landsat........................................... 5.1.2 Componentes do Sistema Landsat................................... 5.1.2.1 Satélites Landsat 1, 2, 3....................................... a) Principais Características do Landsat 1, 2, 3... b) Características de Órbita dos Satélites Landsat 1, 2, 3.................................................. c) A Carga Útil a Bordo do Landsat 1, 2, 3........... d) Imageador Multiespectral — MSS (Multispectral Scanner Subsystem).................. e) Sistema RBV (Return Beam Vidcom System).. f) Sistema de Gravação a Bordo (WBVTR).......... g) Subsistema de Coleta de Dados (SCD)........... 5.1.2.2 Satélites Landsat 4 e 5 a) Principais Características dos Landsat 4 e 5... b) Características da Órbita dos Landsat 4 e 5... c) Carga Útil dos Satélites Landsat 4 e 5............. d) Imageador TM (Thematic Mapper)..................

159 159 161 163 163 163

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114 121 124� 128 131

166 168 169 173 175 176 176 180 180 182

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5.1.2.3 Satélites Landsat 6 e 7......................................... 5.1.2.4 Segmento Solo..................................................... 5.1.2.5 Disponibilidade de Dados.................................... 5.2 O Programa Spot (Système Probatoire d’Observation de la Terre)..................................................................................... 5.2.1 Características Gerais do Programa SPOT....................... 5.2.2 Componentes do Sistema Spot....................................... 5.2.3 Características Orbitais do Satélite Spot......................... 5.2.4 Os Sensores de Alta Resolução e Apontamento Perpendicular à Órbita....................................................... 5.2.5 O Sensor de Apontamento ao Longo da Órbita................ 5.3 O Programa Radarsat (Radar Satellite)..................................... 5.4 O Programa JERS (Japonese Earth Resources Satellite)............. 5.5 O Programa ENVISAT (Environmental Satellite)............................ 5.6 Programa ALOS (Advanced Land Observing Satellite – Satélite Avançado de Observação da Terra)................................. 5.7 Programa DMC (Disaster Monitoring Constellation)..................... 5.8 Programa EOS (Earth Observing System).................................... 5.9 Programa CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite).......... 5.9.1 Características de Órbita................................................... 5.9.2 Sensores a Bordo dos Satélites CBERS-1 e 2.................. 5.9.2.1 Imageador de Amplo Campo de Visada (WFI — Wide Field Imager)................................... 5.9.2.2 Câmera Imageadora de Alta Resolução (CCD — High Resolution CCD Camera).............. 5.9.2.3 Imageador por Varredura de Média Resolução (IRMSS — Infrared Multispectral Scanner).......... 5.9.3 Sensores a Bordo dos Satélites CBERS-2B................................. 5.9.3.1 Câmera Pancromática de Alta Resolução (HRC — High Resolution Camera)....................... 5.9.4 Sensores a Bordo dos Satélites CBERS-3 e 4.................. 6 Comportamento Espectral de Alvos.................................................. 6.1 Introdução..................................................................................... 6.2 Comportamento Espectral de Alvos na Região do Visível e Infravermelho ............................................................................. 6.2.1 Conceito de Comportamento Espectral............................ 6.2.2 Métodos de Aquisição....................................................... 6.2.3 Geometria de Aquisição de Dados.................................... 6.2.4 Parâmetros Atmosféricos................................................... 6.2.5 Parâmetros Relativos ao Alvo............................................ 6.2.6 Características Gerais das Curvas de Reflectância.......... 6.2.6.1 Vegetação............................................................. 6.2.6.2 Solos....................................................................

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13 186 190 194 195� 195 201 202 204 206 208 212 214 218 222 227 235 235 235 235 236 236 238 238 238 241 241 243 243 251 252 253 255 255 255 259

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6.2.6.3 Rochas e Minerais................................................ 6.2.6.4 Água..................................................................... 6.2.6.5 Superfícies Construídas (concreto, asfalto)......... 6.2.7 Fatores de Contexto que Interferem no Comportamento Espectral dos Objetos da Superfície................................. 6.2.8 Variação Temporal do Comportamento Espectral de Alvos ............................................................................. 6.2.9 Variação Espacial do Comportamento dos Alvos............. 6.2.10 Variações Intrínsecas ao Alvo............................................ 6.2.11 Variações da Localização do Alvo em Relação à Fonte e ao Sensor........................................................................ 6.3 Comportamento Espectral na Região de Micro-ondas................ 6.3.1 Comportamento Espectral da Vegetação nas Bandas de Operação de Sensores Ativos de Micro-ondas............ 7 Métodos de Extração de Informações.............................................. 7.1 Características das Imagens Digitais............................................ 7.2 Conceito de Processamento Digital.............................................. 7.3 Correção de Erros Inerentes à Aquisição de Imagens Digitais de Sensoriamento Remoto........................................................... 7.3.1 Efeitos Atmosféricos Sobre as Imagens de Sensoriamento Remoto e sua Correção............................ 7.3.2 Erros Instrumentais e sua Correção.................................. 7.3.3 Erros Geométricos e sua Correção................................... 7.4 Técnicas de Realce....................................................................... 7.5 Técnicas de Classificação............................................................. 7.5.1 Classificação Não supervisionada..................................... 7.5.2 Classificação Supervisionada............................................ a) Seleção de Canais......................................................... b) Seleção de Amostras..................................................... c) A Avaliação da Exatidão da Classificação..................... 7.6 A Análise Visual de Imagens......................................................... 8 Exemplos de Aplicações..................................................................... 8.1 Introdução..................................................................................... 8.2 Aplicações ao Estudo e Monitoramento dos Processos da Hidrosfera................................................................................. 8.2.1 Monitoramento das Emissões Térmicas nas Regiões Costeiras............................................................................ 8.2.2 Qualidade de Águas Costeiras.......................................... 8.2.3 Variação Sazonal das Propriedades da Água.................... 8.2.4 Mapeamento da Distribuição de Sedimentos em Reservatórios Hidrelétricos................................................ 8.2.5 Mapeamento de Vegetação Aquática................................

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261 261 265 266 268 269 269 271 272 274 277 279 284 291 291 296 300 307 313 315 316 317 318 319 325 335 335 336 336 338 340 342 343

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Sensoriamento Remoto

8.2.6 Determinação do Campo de Vento de Superfície sobre os Oceanos.............................................................. 8.2.7 Outras Aplicações de Sensoriamento Remoto ao Estudo da Hidrosfera......................................................... 8.3 Aplicação de Sensores de Alta Resolução em Estudos Urbanos........................................................................... 8.4 Aplicações de Sensores de Alta Resolução em Cartografia........ 8.5 Aplicações em Agricultura............................................................ 8.6 Aplicações em Estudos Florestais................................................ 8.7 Aplicações em Geologia...............................................................

15 346 347 347 351 351 357 362

Referências Bibliográficas....................................................................... 365 Índice Alfabético....................................................................................... 383

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Capítulo 1 — Introdução

Capí tulo

Introdução

1.1. O Que é Sensoriamento Remoto Se fizermos um levantamento das definições de sensoriamento remoto em diferentes autores, verificaremos que existem pontos de divergência e de convergência entre eles. Charles Elachi em seu livro Introduction to the Physics and Techniques of Remote Sensing (Elachi, 1987) define Sensoriamento Remoto como “a aquisição de informação sobre um objeto sem que se entre em contato físico com ele”. Essa definição, entretanto, é muito ampla, pois podemos obter informações sobre objetos sem entrar em contato físico com eles, ouvindo, por exemplo, a uma partida de futebol. Para estreitar um pouco mais a sua definição de sensoriamento remoto, Elachi qualifica o modo pelo qual a informação sobre o objeto é adquirida. Para Elachi, sensoriamento remoto implica na obtenção de informação a partir da detecção e mensuração das mudanças que um determinado objeto impõe aos campos de força que o circundam, sejam estes campos eletromagnéticos, acústicos ou potenciais.

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Sensoriamento Remoto

campo) não é relevante na sua definição. O aspecto chave na definição é o uso de sensores de radiação eletromagnética para inferir propriedades de objetos da superfície terrestre. Podemos, então, a partir de agora, definir Sensoriamento Remoto como sendo a utilização conjunta de sensores, equipamentos para processamento de dados, equipamentos de transmissão de dados colocados a bordo de aeronaves, espaçonaves, ou outras plataformas, com o objetivo de estudar eventos, fenômenos e processos que ocorrem na superfície do planeta Terra a partir do registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e as substâncias que o compõem em suas mais diversas manifestações.

1.2. Origem e Evolução do Sensoriamento Remoto A história do Sensoriamento Remoto é um assunto bastante controvertido. Alguns autores limitam o Sensoriamento Remoto ao desenvolvimento dos sensores fotográficos e ao seu uso para atividades de defesa e reconhecimento do terreno. Esta é, por exemplo, a visão da American Society of Photogrammetry. O Manual of Remote Sensing ASP (1975, 1983) dividia a história do Sensoriamento Remoto em dois períodos principais: o período de 1860 a 1960, no qual o Sensoriamento Remoto era baseado na utilização de fotografias aéreas e o período de 1960 até os nossos dias, caracterizado pela multiplicidade de sistemas sensores. Na realidade, a partir de 1990, houve algumas mudanças de paradigma na aquisição de dados de sensoriamento. Não houve apenas avanços na tecnologia de construção de sensores que ficaram mais sensíveis, houve avanços também na capacidade de transmissão, armazenamento e processamento graças aos avanços das telecomunicações e da informática. Com isso, muitas missões passaram a ter cargas úteis complexas, como é o caso das plataformas do programa Earth Observation System (EOS) da National Aeronautics and Space Administration (NASA). Com o avanço tecnológico, entretanto, paralelamente a essas missões que demandavam grandes investimentos em lançadores, satélites de grande peso e potência, houve uma tendência para a construção de satélites menores, com menor peso e potência, e portanto com cargas úteis menores, específicas para certas aplicações. Atualmente, definições de missões de sensoriamento remoto para o futuro envolvem necessariamente a escolha do paradigma a ser adotado: plataformas complexas, com propósitos múltiplos, ou plataformas simples, com carga útil específica. O quadro atual ainda contempla o lançamento de grandes satélites para o futuro, como o RADARSAT-2, mas contempla também o lançamento de minisatélites, organizados em constelações, com o objetivo de melhorar a frequên cia de aquisição de dados, como é o caso dos satélites da Constelação para Monitoramento de Desastres (Disaster Monitoring Constellation — DMC).

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Sensoriamento Remoto Aquisição de dados

Produção de informação Informação qualificada Banco de dados

Geoprocessamento

Modelos

Informação primária

Estação de recepção

Centro de dados

Processamento Geração de catálogos Arquivo Distribuição

Calibragem

Processamento de imagens

Dados colaterais

Correção atmosférica Radiométrica Geométrica Realce Classificação

Imagens Dados de campo

Figura 1.1 Subsistemas que compõem o sistema de informações derivadas de sensoriamento remoto.

tal envergadura, que o uso final dos dados era apenas um benefício adicional. Trinta anos depois das primeiras missões o grande desafio da tecnologia é transformar a Informação Primária, derivada do processamento das imagens, em Informação Qualificada, ou seja, uma informação passível de ser incorporada prontamente pelos usuários, sejam eles empresas privadas ou órgãos governamentais. Em muitas áreas de aplicação essa incorporação já é efetiva. Em outras áreas o desafio ainda está para ser vencido. Nos próximos capítulos iremos estudar cada um desses componentes do Sistema de Informações Derivadas de Sensoriamento Remoto. A profundidade com a qual os diferentes componentes serão tratados não será a mesma visto que esse livro é voltado principalmente para geocientistas, biólogos, ecólogos, geógrafos, agrônomos, arquitetos entre outros, que estarão mais interessados em transformar um dado de sensoriamento remoto em informação qualificada útil para suas aplicações específicas.

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Capítulo 2 — Princípios Físicos

Capítulo

Princípios Físicos

2.1. As Interações entre Energia e Matéria 2.1.1. Natureza e Propriedades da Radiação Eletromagnética A radiação eletromagnética (REM) é o meio pelo qual a informação é transferida do objeto ao sensor. A REM pode ser definida como uma forma dinâmica de energia que se manifesta a partir de sua interação com a matéria. Atualmente, existem duas teorias que explicam tanto a propagação da REM quanto sua interação com a matéria. Uma das teorias é conhecida por teoria ondulatória e foi proposta por James Maxwell, um físico escocês em 1864. Maxwell conseguiu demonstrar que todos os efeitos do eletromagnetismo poderiam ser descritos em um conjunto de quatro equações (Equações de Maxwell). Maxwell demonstrou que a aceleração de uma carga elétrica provoca perturbações no campo elétrico e magnético (Figura 2.1), e que essas perturbações se propagam no vácuo na forma de ondas eletromagnéticas com a velocidade (c) fixa de 2,998 3 10 –8 m · s –1.

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Sensoriamento Remoto

A análise da Tabela 2.1 permite constatar que o índice de refração dos diferentes materiais varia não só com a composição do material, mas também com o comprimento de onda, uma vez que se refere a medidas relativas a um dado comprimento de onda (λ = 589 nm). Foi graças à variação espectral do índice de refração que se pode descobrir que a luz branca pode ser decomposta em luzes de diferentes “cores” ou comprimentos de onda. O índice de refração varia ligeiramente em diferentes comprimentos de onda. Esta variação pode ser facilmente observada através de um prisma (Figura 2.5). A luz branca incidente sobre o prisma é composta de uma mistura de “cores” ou comprimentos de onda. Quando a luz branca incide sobre o prisma, ela é refratada segundo a lei de Snell. Como os índices de refração variam com o comprimento de onda, cada cor refrata segundo um diferente ângulo. A esse fenômeno dá-se o nome de dispersão. Ao conjunto de ondas eletromagnéticas que compõem o campo de radiação de um determinado objeto dá-se o nome de espectro. O espectro eletromagnético representa todo o conjunto de comprimentos de onda conhecidos, que vão desde os raios gama até ondas de rádio. A Figura 2.6 mostra de forma esquemática o espectro de radiações conhecidas. Pode-se observar que o espectro eletromagnético encontra-se dividido em diversas regiões distintas. Esta divisão se dá em função: 1) dos processos físicos que dão origem à energia; 2) do tipo de interação que ocorre entre a radiação e os objetos sobre os quais incide; 3) da transparência da atmosfera em relação à radiação. A atmosfera é opaca em muitas regiões do espectro eletromagnético: toda a radiação de comprimentos de onda inferiores a 0,3 µm (Raios Gama, Raios X, Raios Ultravioleta) não é transmitida pela atmosfera. Nessa região, os processos de interação energia/matéria provocam modificações na estrutura interna da matéria, podendo provocar mudanças na configuração da estrutura eletrônica de átomos individuais. Esses processos são conhecidos por processos de dissociação e transição eletrônica. Na região do visível e infravermelho, em que os níveis energéticos da radiação são menores, os principais processos de interação resultam em vibrações moleculares, rotações moleculares, aquecimento. Na região das micro-ondas, os processos

Vermelho Violeta

Figura 2.5 Dispersão da luz branca.

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Capítulo 2 — Princípios Físicos

a energia total por unidade de tempo cruzando a superfície de uma esfera imaginária de raio R medida a partir do centro do Sol seria independente de R. Entretanto, como a área 4πR2 da superfície esférica aumenta com R2 , a energia por unidade de área da esfera, ou seja, a Irradiância, decresce com R –2 . Esta lei é conhecida por lei do inverso do quadrado da irradiância. Pela análise da Figura 2.8 podemos identificar três curvas distintas: 1) a curva que descreve a Irradiância Solar no topo da atmosfera; 2) a curva que descreve a Irradiância Solar ao Nível do Mar; 3) e a Irradiância de um corpo negro com a Temperatura de 6.000 K. Os fótons que chegam à superfície da Terra não têm a mesma intensidade, e estão sujeitos ao efeito da atmosfera e seus componentes. Dentre esses componentes, o vapor d’água (H 2O), o Oxigênio (O2), o Ozônio (O3) e o Gás Carbônico (CO2) são responsáveis pelas principais bandas de absorção da radiação que chega à superfície terrestre. Nessas regiões, a atmosfera é opaca, ou seja, barra toda ou quase toda a radiação antes que ela possa interagir com os objetos da superfície. Entre essas “bandas de absorção” existem regiões relativamente transparentes, que recebem o nome de “janelas atmosféricas”. É a existência dessas janelas que torna possível o sensoriamento remoto da superfície terrestre.

Janelas de transmissão e bandas de absorção

2.500

Eλ Irradiância espectral (W m–2 µ–1)

2.000

1.500

Curva de radiação solar ao nível do mar Curva no topo da atmosfera Curva do corpo negro à temperatura de 6.000°K H2O

1.000

O2 H2O H 2O H 2O H 2O

500

H2O H2O CO2

0 0,0

0,3

Ultravioleta

0,6

Visível

0,9

1,2

1,5

1,8

Comprimento de onda (µm)

H2O CO2 2,1

2,4

H2O CO2 2,7

3,0

Infravermelho

Figura 2.8 Espectro da irradiância solar.

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Capítulo 3 — Sistemas Sensores

Capítulo

Sistemas Sensores

3.1. Generalidades Os sensores são os sistemas responsáveis pela conversão da energia proveniente dos objetos em um registro na forma de imagem ou gráfico que permita associar a distribuição da radiância, emitância, ou retroespalhamento com suas propriedades físicas, químicas, biológicas ou geométricas. No processo de conversão e registro dessa energia, esta se encontra sujeita a um conjunto de transformações radiométricas, geométricas e espaciais. �� Geralmente o sensor degrada o sinal de interesse, sendo necessário compreender a natureza dessas degradações para que se possa empregar algoritmos adequados às correções. Os sistemas sensores podem ser classificados de diferentes maneiras. Quanto à fonte de energia, os sistemas sensores podem ser classificados em sensores passivos e sensores ativos. Os sensores passivos são aqueles que detectam a radiação solar refletida ou a emitida pelos objetos da superfície. Dependem, portanto, de uma fonte de radiação externa para que possam gerar informação sobre os alvos de interesse.

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Sensoriamento Remoto

Figura 3.6 Efeito da resolução espacial do sensor sobre a identificação de feições da superfície.

3.2.2. Resolução Espectral A resolução espectral é�� uma medida da largura das faixas espectrais e da sensibilidade do sistema sensor em distinguir entre dois níveis de intensidade do sinal de retorno (resolução radiométrica). Por exemplo, um sistema sensor que opera na faixa de 0,4 a 0,5 µm tem uma resolução espectral maior que um sensor que opera na faixa de 0,4 a 0,6 µ m. Este sensor será capaz de registrar pequenas variações no comportamento espectral em regiões mais estreitas do espectro eletromagnético. A Figura 3.7 ilustra o conceito de Resolução espectral. Nela podemos observar o espectro de energia refletica por vários alvos ao longo da região compreendida entre 400 e 900 nm de comprimento de onda. Sobre esses espectros contínuos estão superpostas as bandas 1, 2 e 3 do sensor ETM (Enhanced Thematic Mapper) a bordo do satélite Landsat e as bandas H1 até Hn do sensor Hyperion a bordo do satélite EO-1 (cujas características serão tratadas oportu-

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Capítulo 3 — Sistemas Sensores

0,12

Hn ETM 1

ETM 2

ETM 3

0,10

Reflectância

0,08 0,06 0,04 0,02 0,00 400

Comprimento de onda (nm)

900

Figura 3.7 Conceito de resolução espectral (Adaptado de Rudorff, 2006).

namente). Pode-se verificar que as bandas do ETM incluem um grande número de comprimentos de onda em sua faixa de sensibilidade, enquanto as bandas do Hyperion incluem um número bem menor de comprimento de ondas. Isso significa que a resolução espectral do sensor Hyperion é mais fina, ou ele consegue detectar variações mais sutis da reflectância dos alvos ao longo do espectro, enquanto o sensor ETM+ integra as informações espectrais em amplas bandas, tendo portanto uma pior resolução espectral. A consequência do desenvolvimento de sensores com melhor resolução espectral é poder aumentar o número de bandas disponíveis para a análise das interações entre a radiação eletromagnética e os materiais que compõem a superfície terrestre.

3.2.3. Resolução Radiométrica A resolução radiométrica de um sensor descreve sua habilidade de distinguir variações no nível de energia refletida, emitida ou retroespalhada que deixa a superfície do alvo. Esta energia apresenta diferenças de intensidade contínuas, as quais precisam ser detectadas, registradas e reproduzidas pelo sensor. Quanto maior for a capacidade do sensor de distinguir diferenças de intensidade do sinal, maior será sua resolução radiométrica. A Figura 3.8 ilustra o conceito de resolução radiométrica. Pode-se observar que a diferença de in-

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Capítulo 4 — Níveis de Aquisição de Dados

Capítulo

137

Níveis de Aquisição de Dados Os níveis de aquisição de dados de sensoriamento remoto dependem do veículo ou sistema de suporte para a operação de um sistema sensor. Este veículo ou sistema de suporte recebe o nome genérico de plataforma. As plataformas mais comuns são os satélites e aeronaves, mas há também outros tipos que vão desde os pombos-correios que transportaram as primeiras câmaras fotográficas, até os ônibus espaciais e mesmo as estações espaciais. Mas o conceito de plataforma não se limita apenas a sistemas mais sofisticados de suporte de sensores. Aeromodelos movimentados por controle remoto, balões dirigíveis, caminhões com escadas, tripés e vários tipos de embarcações são usados para a aquisição de dados nas chamadas missões de campo ou solo (Tabela 4.1).

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Sensoriamento Remoto

920 km

920 km 3.000 m

300 m 20 m

2 1

5 a 10 metros

Figura 4.2 Níveis de aquisição de dados por sensoriamento remoto.

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Capítulo 4 — Níveis de Aquisição de Dados

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Figura 4.10 Uso de dados ao nível de aeronave para dar suporte à análise de dados adquiridos ao nível orbital (Fonte Graciani, 2002).

Outro importante uso de sensores a bordo de aeronaves é voltado à simulação de dados para avaliação prévia de sua utilidade e qualidade antes que este seja colocado a bordo de plataformas orbitais. Para maiores informações sobre o uso de aeronaves para a simulação de dados de sensores a ser colocados a bordo de plataformas orbitais, consultar (�� Crosta et al., 2007a, Paradella et al., 1998). As aquisições de dados ao nível de aeronave ainda são feitas para o levantamento de informações específicas, principalmente quando não há a necessidade de monitoramento frequente, devido ao elevado custo. Ainda existe mercado para esse tipo de nível de aquisição, embora os sensores fotográficos estejam sendo substituídos por sistemas de radar (Gama et al., 2001, 2007), sistemas de vídeo (Hess et al., 2002) e sistemas laser. Apesar de a resolução espacial das câmaras de vídeo ser muito menos fina do que a dos sistemas fotográficos, elas permitem que sejam adquiridos dados de modo rápido. O canal de áudio das câmaras pode ser usado para registrar o posicionamento de cada imagem por sistema de posicionamento global (GPS), de tal modo que possam ser facilmente localizadas e integradas a sistemas de informação geográfica. Esse tipo de informação é particularmente útil em aplicações que visem uma rápida avaliação de danos causados por desastres, tais como enchentes

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Capítulo 5 — Sistemas Orbitais

Capítulo

159

Sistemas Orbitais

5.1. Programa Landsat O Programa Landsat representou no século XX um modelo de missão de sensoriamento remoto de recursos naturais, principalmente porque permitiu incorporar, em seus sucessivos satélites, características requeridas pelos usuários dos dados. Para o Brasil, esse programa foi de fundamental importância, porque possibilitou consolidar e capacitar uma ampla comunidade de usuários. Além disso, os dados do sistema �� Landsat�� são recebidos no Brasil desde 1973, que contou com toda a infraestrutura para sua recepção, processamento e distribuição, através do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Atualmente, não existe garantia de que essa missão prossiga, pelo menos com as características atuais, principalmente porque muito da tecnologia utilizada na construção e operação do satélite se encontra ultrapassada. O Programa Landsat constitui-se em uma série de 7 satélites desenvolvidos e lançados pela National Aeronautics and Space Administration NASA a intervalos médios de 3 a 4 anos. O primeiro satélite da série recebeu inicialmente o nome de Earth Resources Technology Satellite — 1 (ERST-1) passando a ser chamado de Landsat em janeiro de 1975. Embora os satélites da série Landsat tenham sido concebidos para terem uma vida média útil de 2 anos, eles se mantiveram em operação durante muito mais tempo, como é o caso do Landdsat 5, que lançado em 1984 se manteve ativo até a data de conclusão deste capítulo em 2007.

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Sensoriamento Remoto Painel solar

Tanque de ajuste de órbita

Antena de coleta de dados Sistema sensor RBV

Subsistema de controle de altitude do satélite

Gravador de banda larga

Antena de banda larga Sensor para medir a atitude do satélite Sensor MSS Antena - Banda 3

Figura 5.1 Componentes do satélite utilizado nas três primeiras missões do Landsat (Fonte: NASA, 1976).

O subsistema de ajuste de órbita, conhecido como OAS (Orbit Adjust Subsystems), tem duas funções básicas: corrigir a órbita do satélite após o lançamento e manter ou restabelecer a órbita durante seu período de vida útil. O ajuste de órbita é feito por um sistema de motores a jato que utiliza hidrazina como monopropulsor. Maiores informações sobre sua operação podem ser encontradas em Freden e Gordon Jr. (1983). Outro componente importante do satélite é o seu subsistema de controle de atitude. Na Figura 5.2 podemos observar que o satélite em órbita está sujeito a pelo menos três tipos de movimentos que interferem na aquisição de dados de Sensoriamento Remoto. Um tipo de deslocamento do satélite é conhecido por pitch (arfagem), que traduz a movimentação do satélite no plano horizontal, provocando a oscilação de sua base em relação ao eixo longitudinal da espaçonave. Outro tipo de oscilação em relação ao plano horizontal é conhecido como roll (rolamento) e provoca a movimentação da base perpendicularmente àquela provocada pelo pitch. Finalmente, há um movimento a que está sujeito o satélite, que recebe o nome de yaw (deriva) e que representa a rotação da espaçonave em relação ao seu eixo vertical, o que determina um desvio da direção de órbita. O subsistema de controle de atitude do satélite (Attitude Control Subsystem — ACS) tem a função de manter essas oscilações de posição dentro de limites toleráveis. A manutenção da estabilidade da base do satélite em relação ao plano horizontal é fundamental para que os subsistemas sensores estejam numa posição paralela à cena imageada.

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Sensoriamento Remoto

Figura 5.18 Configuração básica de uma estação terrena de recepção de dados de satélite (Fonte: www.spotimage.com).

tro podem receber dados de muitos outros satélites, devido ao maior campo de visibilidade. Esse sistema de recepção também conta com terminais nos quais se encontram implementados os sistemas (conjunto de programas e aplicativos) que permitem a aquisição, o inventário, o arquivo, o tratamento e a produção das imagens transmitidas pelos satélites. Para garantir a produção eficiente de imagens cada terminal é dedicado à recepção de um dado satélite.

5.2.3. Características Orbitais do Satélite Spot Conforme pode ser constatado pela análise da Tabela 5.12, as características orbitais dos satélites da série SPOT não se alteraram ao longo das cinco missões. O plano orbital movimenta-se em relação ao eixo terrestre, de modo a completar uma revolução por ano, garantindo, desta forma, que o ângulo entre o plano orbital e a direção do Sol mantenha-se constante ao longo do ano. Estas características de órbita garantem que o satélite cruze a linha do Equador sempre à mesma hora solar. A velocidade orbital também é sincroniza-

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Capítulo 6 — Comportamento Espectral de Alvos

Capítulo

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Comportamento Espectral de Alvos 6.1. Introdução Para que possamos extrair informações a partir de dados de sensoriamento remoto, é fundamental o conhecimento do comportamento espectral dos objetos da superfície terrestre e dos fatores que interferem neste comportamento. O conhecimento do comportamento espectral de alvos não é importante somente para a extração de informações de imagens obtidas pelos sensores. É também importante à própria definição de novos sensores, à definição do tipo de pré-processamento a que devem ser submetidos os dados brutos ou mesmo à definição da forma de aquisição dos dados (geometria de coleta dos dados, freq�� u�� ência, altura do imageamento, resolução limite etc.) Quando selecionamos, por exemplo, a melhor combinação de canais e filtros para uma composição colorida, temos que conhecer o comportamento espectral do alvo de nosso interesse. Sem conhecê-lo, corremos o risco de desprezar faixas espectrais de grande significância na sua discriminação.

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Capítulo 6 — Comportamento Espectral de Alvos

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Os fatores macroscópicos dependem bastante dos métodos de aquisição de medidas de reflectância, por isso vamos discuti-los com um pouco mais de profundidade.

6.2.2. Métodos de Aquisição Um dos fatores que têm maior influência sobre as curvas espectrais de objetos da superfície terrestre é a própria forma de aquisição da medida da reflectância. A medida da reflectância de um objeto pode ser feita de três modos: em laboratório, no campo ou a partir de uma plataforma elevada (helicóptero, avião ou satélite). Na Figura 6.6, podemos observar as condições de aquisição de dados espectrais do projeto LACIE. A coleta de dados baseou-se num espectrorradiômetro a bordo de um helicóptero e em espectrorradiômetros suspensos em plataformas elevadas por braços mecânicos acoplados a caminhões (truckmounted platforms). Cada um desses modos de coleta de dados determina diferentes resultados, porque são afetados pelos demais fatores que interferem na tomada de medidas: geometria de aquisição de dados, parâmetros atmosféricos e parâmetros

Figura 6.6 Condições de aquisição de dados espectrais do projeto LACIE.

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Capítulo 6 — Comportamento Espectral de Alvos

Sol

Zênite

θz

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Satélite, altitude H

θy

180°-Y φs

φsa

φs — Ângulo azimutal do Sol φsa — Ângulo azimutal do sensor Y — Ângulo azimutal relativo

Figura 6.7 Variáveis da geometria de aquisição de dados que afetam as medidas de reflectância (Fonte: Bowker et al., 1985).

6.2.4. Parâmetros Atmosféricos Nesta discussão está implícito que trataremos de situações em que a atmosfera está livre de nebulosidade. Dentre os parâmetros atmosféricos que interferem nas medidas de reflectância, temos: umidade atmosférica, presença de aerossóis, turbulência etc. A umidade atmosférica interfere através da absorção da radiância na trajetória do fluxo entre a fonte e a superfície e vice-versa. Modificações na umidade provocam alterações na intensidade (profundidade) das bandas de absorção pelo H 2O. Além disto, a umidade interfere no tipo e na concentração de aerossóis na atmosfera. O aumento da umidade relativa do ar favorece a manutenção de partículas sólidas em suspensão na atmosfera, alterando as características do espalhamento atmosférico. A quantidade de aerossóis na atmosfera é normalmente caracterizada pela espessura óptica dos aerossóis (aerosol optical thickness): �� TA = τA = exp (–TA) �(α) onde

transmitância dos aerossóis numa trajetória vertical

τA = espessura óptica A espessura óptica (τA), também conhecida como turbidez, é estimada para determinado lugar através da observação do Sol com um fotômetro, para um dado ângulo de elevação solar. Outra forma de avaliar a turbidez atmosférica é�� através da “visibilidade horizontal” (horizontal visual range). Quanto

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Capítulo 7 — Métodos de Extração de Informações

Capítulo

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Métodos de Extração de Informações Como vimos nos capítulos anteriores, sensoriamento remoto é a ciência através da qual transformamos medidas de propriedades do fluxo de energia radiante (radiância, polarização, diferença de fase) registradas por um sistema sensor, em informações sobre os objetos que compõem a superfície terrestre. Um exemplo desse processo é oferecido pelo uso dos radares altímetros para determinar a altura da superfície do mar. O que o sensor mede é o tempo decorrido entre a transmissão de um pulso de micro-ondas e seu retorno ao satélite. A partir desse tempo, é possível calcular a distância entre o satélite e a superfície do oceano. No Capítulo 1, vimos que o sensoriamento remoto originou-se de progressos em diferentes campos do conhecimento humano e que as fotografias aéreas foram os primeiros dados coletados por sistemas sensores para os quais foram desenvolvidas técnicas específicas de análise, visando à extração de informações sobre a superfície terrestre.

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Figura 7.1 Impacto da degradação da resolução espacial e radiométrica sobre a qualidade da imagem (Fonte: Adaptado de Russ, 2006).

processados e, portanto, a configuração de equipamentos e sistemas de processamento digital a serem utilizados. Um sensor, com resolução espacial de 20 m 3 20 m recobrindo uma mesma área do terreno que um sensor com uma resolução de 40 m 3 40 m, terá o dobro de linhas e colunas e, portanto, 4 vezes mais pixels, necessitando de maior capacidade de processamento. Uma imagem pode ser representada por um cubo (Figura 7.2) tal que a dimensão z seja formada pela grandeza radiométrica medida numa representação binária. A distribuição de níveis digitais de uma imagem pode ser representada por um histograma que mostra a frequência de pixels existentes na cena em cada nível digital. O histograma de uma imagem pode mostrar se a cena tem baixa radiância, ou seja, há maior frequência de níveis digitais baixos. O histograma de uma cena pode indicar se a imagem apresenta alto ou baixo contraste. As cenas de baixo contraste apresentam histogramas estreitos, com muitos pixels concentrados em poucos níveis digitais de valor muito próximo. A Figura 7.3 mostra histogramas típicos de imagens com baixa (7.3a) e alta (7.3b) radiância e baixo (7.3c) e alto contraste (7.3d).

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Capítulo 7 — Métodos de Extração de Informações

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Figura 7.27 Composição RGB e IHS (disponível no site da Editora).

das Figuras 7.27 e 7.28, a transformação IHS permite isolar a informação espectral contida em três bandas, em apenas dois canais, o da Saturação e o do Matiz (comprimento de onda dominante). O brilho da cena é isolado no canal de Intensidade, que pode então ser substituído por uma outra banda de melhor resolução, ou por uma banda de outro sensor. Após aplicar-se a transformação do espaço IHS para o espaço RGB, a imagem final terá as propriedades de ambos conjuntos de dados. Vários autores relatam o uso de transformação IHS com o objetivo de melhorar a resolução espacial dos dados, combinando os atributos espectrais de canais de baixa resolução com os atributos espaciais de canais de alta resolução de um mesmo sensor, como é o caso do ETM-Landsat, HRV-SPOT, entre outros. Vários programas espaciais contemplam o uso de cargas úteis que combinam sensores de baixa resolução espacial e alta resolução espectral em alguns canais, e a presença de uma banda pancromática de alta resolução espacial, que pode ser usada para melhorar a qualidade espacial das demais bandas. Sobre a transformação IHS como técnica de fusão de imagens, e para uma discussão sobre as técnicas disponíveis, consultar Lucca (2006), Schowengerdt (1997).

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Capítulo 8 — Exemplos de Aplicações

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Exemplos de Aplicações 8.1. Introdução Não é possível apresentar todas as possibilidades de aplicação de sensoriamento remoto. Por isso, a minha ênfase nas aplicações que envolvem novos sensores e usos mais inovadores de sistemas mais tradicionais. As aplicações serão organizadas tematicamente, em função das grandes linhas de atuação do Programa de Pós-graduação em sensoriamento remoto. É importante ressaltar que a maior ou menor ênfase em algumas aplicações não se deve à sua importância, mas à minha limitação de tratar de aplicações muito distantes da minha área específica de conhecimento. Para suprir essa deficiência, os interessados poderão consultar os anais do SBSR e a biblioteca on-line do INPE.

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Sensoriamento Remoto

Figura 8.2 Imagens do sensor HSS (a: Composição colorida normal; b: canal termal — 9,10 µm; c: canal termal ampliado na região da pluma), com resolução espacial de 10 metros. Imagem ASTER; d: composição dos canais infravermelho, vermelho e verde associada às cores RGB respectivamente, com resolução espacial de 15 m; e: canal termal — 10,65 µm com resolução de 90 metros; f: canal termal ampliado na região da pluma com resolução espacial de 90 metros) (Fonte: Lucca, 2006). (Imagem colorida no site da Editora.)

A Figura 8.3 permite observar o resultado da fusão das imagens HSS e ASTER. A análise da Figura 8.3 permite constatar que a fusão das imagens ASTER e HSS gera uma imagem sintética que permite extrair detalhes da imagem de alta resolução e transferi-los para outra de baixa resolução, sem que seja deteriorada sua qualidade radiométrica e espectral, constituindo-se numa ferramenta poderosa para o monitoramento de plumas associadas às usinas nucleares. Esses dados sintéticos puderam então ser utilizados para o mapeamento da pluma.

8.2.2. Qualidade de Águas Costeiras A determinação da concentração de componentes opticamente ativos em águas oceânicas é uma aplicação clássica dos sensores da cor do mar. Os algoritmos utilizados para essas regiões, entretanto, dificilmente dão resultados sa-

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Capítulo 8 — Exemplos de Aplicações

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Figura 8.15 Variação espacial da biomassa estimada a partir do modelo derivado de parâmetros medidos pelo sistema SAR polarimétrico e interferométrico (Fonte: Gama, 2007).

tenção do desflorestamento da Floresta Amazônica. Maiores detalhes sobre o sistema DETER podem ser encontrados em: <http://www.obt.inpe.br/deter/>. Aragão (2004) relata o uso de imagens orbitais para modelar a produtividade primária bruta da Floresta Nacional de Tapajós. Nesse estudo, o autor caracterizou o processo de produtividade primária bruta (GPP) com o uso do modelo agregado do dossel (ACM) e avaliou os efeitos da cobertura da terra, do clima e do aumento de CO2 atmosférico, considerando a variabilidade espacial e temporal das variáveis ambientais e climáticas. Foi realizada uma análise multiescala com a integração de dados de campo, cartográficos e de sensoriamento remoto em ambiente de sistema de informações geográficas. A partir de uma amostragem estratificada, baseada no conceito de “Unidades da Paisagem” (UP), o autor quantificou variáveis relevantes para o processo de modelagem da produtividade primária bruta, tais como o índice de área foliar (LAI), o conteúdo de nitrogênio foliar (Nfoliar) e a textura do solo. Dados micrometeorológicos das torres de fluxo do LBA, localizadas em duas áreas da Floresta Nacional do Tapajós, foram utilizados para parametrização e validação dos modelos ACM e SPA. Para espacialização do LAI foram gerados modelos de

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