PROCESSAMENTO DIGITAL DE FOTOGRAFIAS AÉREAS PARA ANÁLISE DO USO DO SOLO 1

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1 PROCESSAMENTO DIGITAL DE FOTOGRAFIAS AÉREAS PARA ANÁLISE DO USO DO SOLO 1 SARA ALVES DE SOUZA 2 & ZACARIAS XAVIER DE BARROS 3 1 Parte da dissertação de mestrado do 1 autor intitulada: Processamento digital de fotografias aéreas para análise de uso do solo. 2 Aluna do curso de PG Energia na Agricultura FCA/UNESP Botucatu-SP Brasil. 3 Orientador e Docente do Departamento de Engenharia Rural FCA/UNESP Botucatu-SP Brasil. RESUMO: No presente trabalho utilizou-se metodologia apoiada em técnicas de geoprocessamento para identificar e quantificar o tipo de cobertura vegetal encontrada em parte do município de Botucatu SP, sendo que o mesmo foi dividido em três fases: aquisição dos dados, georeferenciamento baseado em mapa topográfico digital do IBGE escala 1:50000, confecção das cartas temáticas e análise estatística dos dados obtidos. A metodologia utilizada para o georeferenciamento das fotografias aéreas analógicas, mostrou-se eficiente uma vez que a mesma foi baseada em fundamentos consolidados de análise de resíduos. Palavras-chave: geoprocessamento, fotografias aéreas, cartas temáticas. DIGITAL PROCESSING OF AERIAL PHOTOGRAPHY FOR LAND USE ANALYSES SUMMARY In the present work was used of leaning methodology in geoprocessing techniques to identify and to quantify the type of vegetable covering found partly of the municipal district of Botucatu-SP, this way the same was divided in three phases: acquisition of the data, georreferecing based on digital topographical map of IBGE climbs 1:50000, making of the thematic maps and statistical analysis of the obtained data. The methodology used for the georreferecing of the analogical aerial pictures, it was shown efficient once the same was based on consolidated foundations of analysis of residues. Keywords: geoprocessing, aerial pictures, thematic maps. Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n. 4, 2005, p.83-93

2 1 INTRODUÇÃO Os estudos da cobertura vegetal do solo são considerados instrumentos de grande importância para planejamentos de um modo geral, uma vez que um determinado tipo de cobertura vegetal pode influenciar na manifestação de fenômenos como erosão, infertilidade, desertificação, dentre outros fatores que afetam a estrutura do solo. Durante várias décadas, o homem gerenciou os recursos naturais de maneira inadequada acarretando em sérios problemas ambientais. Atualmente, questões ligadas ao meio ambiente têm suscitado várias discussões entre os diferentes segmentos da sociedade. Profissionais de diversas áreas têm se empenhado em desenvolver um planejamento que possibilite explorar os recursos naturais de maneira adequada, utilizando-se de ferramentas, tecnologias e metodologias apropriadas. Dentre as tecnologias utilizadas para a manipulação de informações, pode-se citar a informática e técnicas computacionais que propiciam um melhor gerenciamento e análise de dados, além de agilizar todo o processo. O uso de fotografias aéreas verticais dentre os produtos do sensoriamento remoto se tornou cada vez mais freqüente nos projetos de levantamentos, planejamento e explorações do solo, principalmente porque substitui com vantagens outras bases cartográficas. Além da riqueza de detalhes que oferece, eliminam as dificuldades de acesso em determinadas áreas, proporcionam uma visão tridimensional, aumentam o rendimento e a precisão do mapeamento, segundo Wolf, 1983 e Farret et al, Segundo Ricci (1965), o uso de fotografias aéreas como instrumento enriquecido do conhecimento humano nasceu da necessidade de mapear grandes áreas com economia de tempo e despesas. A utilização dessa técnica teve início durante a 1 guerra mundial, e seus princípios foram largamente desenvolvidos em decorrência de dois grandes conflitos armados que flagelaram a humanidade. Para Garcia (1982), a fotografia aérea tem sido usada intensivamente como um sensor remoto na identificação e mapeamento dos recursos naturais. Pelo potencial de utilização, as fotografias aéreas prestam-se como ferramenta de trabalho nos mais diferentes campos, tais como: Geografia, Geologia, Hidrologia, Ecologia, etc. No presente trabalho, objetivou-se o processamento digital de fotografias aéreas para investigar as coberturas vegetais de uma área do Município de Botucatu SP, bem como avaliar estatisticamente a qualidade posicional dos produtos gerados. 84 Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.2, 2005, p.83-93

3 2 MATERIAL E MÉTODOS Para a realização da pesquisa foram utilizados os seguintes materiais: 08 fotografias aéreas pancromáticas na escala 1: referente ao ano de 1972; 01 microcomputador Pentium 4; 01 carta em formato matricial do município de Barra Bonita-SP na escala 1: do IBGE; Scanner Genius Vivid Pro II e respectivo software; Programa Autocad e MicroStation para georeferenciamento. 2.1 Área de Estudo no Município de Botucatu SP Com intuito de aplicar os conceitos da Cartografia, Fotogrametria, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento, propôs-se um estudo de caso. Para tanto, foram utilizadas fotografias aéreas do município de Botucatu SP, as quais foram georreferenciadas utilizando-se como referência uma carta em formato matricial do município de Botucatu -SP, adquirida por processo de digitalização automática via scanner a partir de carta topográfica analógica na escala 1: da Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Folha SF-22-Z-B-VI Georeferenciamento da Carta de Referência e das Fotografias Aéreas Nesta etapa do trabalho, executou-se primeiramente a geração de um gride em formato vetorial, conforme Crósta (1972), contendo as coordenadas UTM, Córrego Alegre dos cantos de quadrícula (Tabela 1), para a folha da carta de Barra Bonita - SP, na qual está inserida a área de estudo no município de Botucatu, SP. Tabela 1 Coordenadas geodésicas e UTM Córrego Alegre. FOLHA Coordenadas Geodésicas Coordenadas UTM (m) Latitude Longitude E N Barra Bonita Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.4, 2005, p

4 Para o georeferenciamento das fotografias aéreas, tornou-se necessária à obtenção de coordenadas de pontos de apoio bem definidos (obtidas da carta matricial) a serem utilizadas como referência para posteriormente atribuí-las aos seus homólogos nas fotos, ou seja, a utilização de um produto cartográfico disponível em escala adequada para a extração das respectivas coordenadas Geração do Grid Vetorial A carta matricial a ser georeferenciada foi gerada, conforme Câmara et al. (1996), por processo de digitalização automática via scanner à partir de carta topográfica analógica na escala 1: (Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE). O programa MicroStation foi configurado para a projeção UTM, referencial horizontal Córrego Alegre, Meridiano Central 51º W Gr e fuso 22º. Ressalta-se que as coordenadas do canto de quadrícula da carta de referência são geodésicas. Portanto, houve a necessidade de transformá-las em coordenadas UTM e Datum Córrego Alegre. Para isso utilizou-se o programa Data-GEOSIS versão 2.3 Professional. Com o auxílio do programa MicroStation da Bentley Systems, procederam-se às etapas para a configuração do arquivo vetorial do gride gerado, Figura 1. Através do aplicativo MGE Modular Gis Enviroment da Intergraph Corporation em seu módulo Coordinate System Operations foram configuradas as opções do sistema de projeção para UTM, Datum Córrego Alegre, bem como o Elipsóide adotado. Figura 1 Grid gerado para o município da área de estudo. 86 Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.2, 2005, p.83-93

5 2.2.2 Georeferenciamento da Carta Matricial Para o georeferenciamento da carta em formato matricial, à partir das coordenadas do grid gerado, utilizou-se o aplicativo Image Analyst da Intergraph Corporation. Esse aplicativo foi escolhido por gerar um relatório de resíduos após o ajustamento dos pontos escolhidos para o georeferenciamento fornecendo condições de avaliação da qualidade do trabalho. O aplicativo permite, caso necessário, efetuar alterações na posição ou até mesmo a escolha de novos pontos de referência com qualidade satisfatória. Cruzamentos de rodovias, cantos de cercas, cordões de calçadas, etc., podem ser considerados como sendo pontos bem definidos e devem ser escolhidos como pontos de referência para assegurar a correta atribuição dos valores das coordenadas. Geralmente, a escolha desses pontos não é uma tarefa fácil de se executar, uma vez que nem sempre é possível encontrar tais feições nos produtos cartográficos disponíveis em função de efeitos da temporalidade que pode afetar a identificação dos mesmos. Pelo menos quatro pontos devem ser selecionados, uma vez que dentre as opções do aplicativo, o modelo de transformação e ajustamento da carta georeferenciada escolhido foi a transformação afim. Figura 2 Detalhe da carta matricial georeferenciada de Barra Bonita Georeferenciamento das Fotografias Aéreas O primeiro passo de todo o processo consiste na transformação das fotografias aéreas da forma analógica para a digital. Desta forma, procedeu-se a digitalização das mesmas com o auxílio do Scaner Genius Vivid Pro II, adotando-se a resolução de 400 dpi para as fotografias digitalizadas conforme Sousa (2000). Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.4, 2005, p

6 2.3 Análise Estatística Para aferir maior confiabilidade em todo o processo de georeferenciamento das fotografias aéreas, optou-se pela análise de Distribuição Qui-quadrado (X 2 ). 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO De forma análoga à metodologia de georeferenciamento da carta matricial, procedeu-se ao georeferenciamento das fotografias aéreas, utilizando-se como fonte de referência as cartas matriciais para extração de coordenadas de pontos de controle, otimizando-se o processo, reduzindo-se tempo e custos, uma vez que se eliminou a necessidade de deslocamento até o campo para coleta de dados de coordenadas dos pontos de controle. Um fator importante na escolha dos pontos de referências está no fato de que os mesmos devem ser bem definidos. A Figura 3 mostra um ponto de controle de referência bem definido escolhido na carta matricial e seu homólogo na fotografia aérea. Ponto Bem definido Ponto Homólogo Figura 3 Detalhe do ponto bem-definido na carta e seu homólogo na fotografia aérea. O processo de atribuição de coordenadas de pontos de controle selecionados de um produto georeferenciado solucionou eventuais problemas de distorções geométricas provenientes das características do sensor utilizado e das variações decorrentes de seu movimento durante a captação da imagem, ou seja, efetuou-se a correção geométrica das fotografias. 88 Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.2, 2005, p.83-93

7 Os pixels de cada fotografia foram reorganizados em relação ao sistema de projeção UTM da carta de referência e, após este ajuste, os novos níveis de cinza de cada imagem corrigida foram determinados pela alocação do vizinho mais próximo. O georeferenciamento das fotografias, com o auxílio do programa ERDAS Imagine possibilitou a confecção do mosaico e do histograma da área de estudo (Figura 4), propiciando assim, o seu processamento e posterior classificação. Figura 4 Mosaico e histograma referente a Os histogramas são gráficos que representam a freqüência de ocorrência de pixels para cada valor possível de número digital, ou seja, fornecem a informação sobre quantos pixels na imagem possui cada nível de cinza. Analisando-se o histograma da cena acima, percebe-se que o mesmo demonstra que os pixels não apresentam uma distribuição de níveis de cinza em todo o intervalo de 0 a 255 pixels. Desta forma, executou-se a manipulação através do aumento de contraste na mesma (Figura 5), de forma a melhorar a qualidade da visualização das informações contidas na cena. Figura 5 Mosaico e histograma com manipulação do contraste referente a Com intuito de substituir a análise visual das imagens, efetuou-se o reconhecimento automático dos objetos da cena pela análise quantitativa dos níveis de cinza através da técnica de classificação não supervisionada. A seleção de amostras de treinamento não foi possível por não se ter prévio conhecimento de algumas áreas a serem avaliadas. Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.4, 2005, p

8 Para este procedimento, utilizou-se o aplicativo Image Analyst da Intergraph Corporation, que executa a estratificação da cena, sem a interferência do usuário, atribuindo a cada pixel uma determinada classe através da análise de agrupamentos de pixels com características espectrais similares. Para isto, foram utilizadas as cenas tratadas e que sofreram as correções anteriormente efetuadas, determinando-se o número de cinco classes de interesse do uso do solo (Figura 6). Figura 6 Imagens da classificação não-supervisionada referentes a Para verificação da qualidade da classificação, utilizou-se de métodos estatísticos nos quais são quantificadas as porcentagens do número total de pixels corretamente e erroneamente classificados bem como as porcentagens dos erros de inclusão e omissão para cada classe. Porém, nos resultados obtidos, comparando-se visualmente as imagens classificadas com os seus respectivos mosaicos (cobertura aerofotogramétrica), observou-se que um grande número de pixels foi erroneamente classificado em determinadas classes, quando na verdade pertenciam às mesmas classes A e B. Este fato pode levar à quantificação de áreas de forma incorreta e imprecisa fazendo com que qualquer conclusão acerca das áreas de cobertura de uma determina cultura possa estar equivocada (Figura 7). A B Figura 7 Exemplos de pixels alocados erroneamente. 90 Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.2, 2005, p.83-93

9 Com o auxílio do programa AutoCAD Map, confeccionou-se novo arquivo vetorial, na projeção UTM, Datum Córrego Alegre, na escala 1:40.000, no qual foram criados níveis de informações específicas para se armazenar polígonos resultantes das delimitações das áreas de interesse para uma determinada classe de cobertura do solo. Após a preparação do arquivo, inseriu-se o mosaico de 1972 neste arquivo vetorial e sobre o mesmo procedeu-se à delimitação dos polígonos das classes identificadas nesse produto. Na Tabela 2 são mostrados os resultados de quantificação das áreas resultantes do processo de interpretação visual do mosaico e porcentagem de cada classe em relação à área total. Tabela 2 Áreas resultantes da classificação visual referente a Classes de uso Área (ha) % Área Total Curso d água principal 1.311,40 14,91 Cana de açúcar 67,78 0,77 Pastagem 452,57 5,15 Mata ciliar 224,19 2,55 Campo cerrado 4.785,27 54,40 Mancha urbana 94,23 1,07 Eucalipto 1.721,25 19,57 Estradas 18,39 0,21 Solo exposto 121,78 1,38 TOTAL 8.796,86 100% As etapas executadas para o controle de qualidade posicional consistiram do pré-planejamento para a determinação do tamanho da amostra, seleção e distribuição dos pontos de controle e aplicação dos testes estatísticos para cada carta avaliada. A determinação do tamanho da amostra para a execução do controle de qualidade posicional do mosaico gerado e, conseqüentemente, da carta temática do uso e cobertura do solo obedeceu aos seguintes critérios: escolha de pontos bem definidos tanto na carta de referência (raster) quanto no mosaico; cuidado para que os pontos de referência ficassem distantes dos pontos de controle utilizados na fase de georreferenciamento do mosaico; distribuição homogênea dos pontos, de forma a recobrir toda área em questão. Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.4, 2005, p

10 Com o auxílio do programa AutoCAD, procedeu-se a coleta das coordenadas de cada ponto de controle na carta georreferenciada de Barra Bonita, em formato matricial, utilizada como referência para os cálculos estatísticos do controle de qualidade posicional. As coordenadas dos pontos homólogos foram obtidas no mosaico com o auxílio do mesmo programa. Com as coordenadas dos pontos de controle obtidas da carta matricial e as coordenadas do mosaico, efetuou-se o cálculo das suas discrepâncias, médias e desvios-padrão. Os resultados dos testes estatísticos de Análise de Precisão efetuados para os mosaicos de 1972, considerando-se o intervalo de confiança de 90% e os 07 pontos determinados pela distribuição homogênea estão apresentados na Tabela 3. Tabela 3 Resultados para a análise de precisão (Resultante 1972). Planimetria Precisão χ 2 Resul tante 2 χ 10,64 6;10% Classe obtida Classe A 15,18 Classe B 5,46 Classe C 3,79 B Com relação à análise de precisão, a partir dos resultados mostrados na Tabela 3, o mosaico de 1972 e a carta temática gerada a partir do mesmo enquadram-se na classe B, segundo o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC), para planimetria (o valor de Qui Quadrado menor que o seu valor tabelado de 10,64). Ainda segundo o PEC, a classificação (Tabela 3) indica que as informações obtidas no mosaico, figuras 5 e 6 de interpretação visual são satisfatórias quanto às suas qualidades posicionais. 4 CONCLUSÕES As fotografias aéreas georreferenciadas a partir da carta matricial mostraram-se satisfatoriamente precisas, resguardados os corretos procedimentos. O resultado da classificação não supervisionada não se mostrou satisfatório, uma vez que, através da avaliação conjunta dos mosaicos com a imagem gerada pelo classificador, notou-se um grande número de pixels erroneamente alocados em classes que não pertenciam. 92 Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.2, 2005, p.83-93

11 A classificação pela interpretação visual, executada com o programa AutoCAD, mostrou-se uma ferramenta de grande utilidade para este processo, pois através de seus recursos, puderam-se visualizar as feições de interesse com um elevado grau de detalhamento, resultando em uma interpretação mais condizente com a realidade do que as geradas pela classificação não supervisionada. Com relação ao controle de qualidade posicional, os produtos obtidos foram classificados de acordo com o PEC na classe B (1972), comprovando-se que os critérios para os seus georreferenciamentos foram rigorosamente efetuados. 5- REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CÂMARA, G et al. Spring: integrating remote sensing and GIS by Object Oriented Data Modelling Computers and Graphics, vol.15, n.6, July CROSTA, A.P. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Campinas: GI/UNICAMP, p. FARRET, J.C.; GIOTTO, E. Aplicabilidade do georreferenciamento de Aerofotos de Pequeno Formato na Formação de bancos de dados espaciais Uma alternativa para cadastro técnico rural municipal. Ciência Rural, v27, n.4, p , abr GARCIA, G.J. Sensoriamento Remoto Princípios de Interpretação de Imagens, São Paulo: Nobel, p. RICCI, M.; PETRI, S. Princípios de Aerofotogrametria, São Paulo: Editora Nacional, p. SOUSA, A.A. Tratamento Digital de Fotografias Aéreas Verticais Como Uma Alternativa à Análise Estereoscópica de Bacias Hidrográficas (Tese) Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz - Universidade de São Paulo, Piracicaba, WOLF, P.R. Elements of photogrammetry. New York: McGraw-Hill, p. Energ. Agric., Botucatu, vol. 20, n.4, 2005, p

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