INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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1 INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS SER-300: INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO Laboratório II: Cartografia em GIS/Registro de Imagem Henrique Luis Godinho Cassol São José dos Campos, Maio de 2014.

2 1. INTRODUÇÃO As imagens adquiridas por sistemas sensores contêm erros geométricos que são inerentes ao seu processo de aquisição. Os erros geométricos são causados por diversos fatores: posicionamento do satélite, movimento da Terra, curvatura da Terra, largura da faixa imageada, variações na posição da plataforma de aquisição (altura, velocidade, direção), etc. (NOVO, 2008). Sabins (2007) menciona que estes erros geométricos podem ocorrer de forma sistemática ou não sistemática: (i) os erros não sistemáticos podem ser classificados como distorções na cena imageada e são inerentes às falhas do sistema sensor, como: a curvatura da Terra, altitude de voo, variação de velocidade, ângulo de captura, etc. (ii) os erros sistemáticos são causados por falhas mecânicas do satélite ou do sistema sensor, como: variação da velocidade do espelho em relação à de varredura, tornando a cena oblíqua e a distorção causada pelo varredura de áreas adjacentes à linha de voo (crosstrack), causando uma curvatura nas linhas da imagem. Como muito dos parâmetros de distorção das imagens são nominais, para uma maior precisão da correção geométrica das imagens torna-se necessário o uso de pontos de controle do terreno (Ground Point Control - GCP). Entretanto, sua precisão depende basicamente da qualidade da documentação cartográfica ou da imagem georreferenciada disponível (NOVO, 2008). Conforme Sabins (2007) os erros não sistemáticos podem facilmente serem corrigidos com o uso de GCPs, enquanto que os erros sistemáticos são corrigidos pela aplicação de constantes sobre as imagens adquiridas e independem do operador. Segundo Jansen (2010), há dois métodos primários de obtenção de informações precisas X,Y de um objeto: (i) através de medidas de campo com instrumentos tradicionais de levantamento geodésicos, topográficos ou de posicionamento (GPS), ou (ii) pelo registro (retificação) da imagem para um mapa-base e a extração de sua localização x,y diretamente de imagem retificada.

3 Para Novo (2008), o procedimento de obtenção de pontos de controle do terreno consiste de três passos básicos: 1) estabelecimento de relação entre um sistema de coordenadas do mapa (X,Y) e o da imagem (x,y); 2) estabelecimento de um conjunto de pontos, definindo a posição dos pixels na imagem corrigida; 3) e a reamostragem, que permite estimar o número digital que cada pixel terá na imagem corrigida. Este último passo não será realizado neste trabalho. O objetivo deste laboratório consiste em geocodificar uma imagem Thematic Mapper (TM), bandas 543, de Brasília mediante a coleta de pontos de controle no terreno (GCPs). Além disso, foi generalizada a rede de drenagem de modo a diminuir a escala de observação do plano de informação (PI). 2. MATERIAIS E MÉTODOS Uma cena do sensor TM, a bordo do Landsat 5, bandas 5R_G4_B3, foi utilizada para a obtenção dos GCPs. Os GCPs foram escolhidos em áreas esparsas da cena, contemplando locais de acurada localização entre as cenas (Fig. 1). Figura 1. Localização geográfica dos GCPs na cena Landsat 5 TM, composição colorida RGB_5-4-3 e imagem escrava monocromática da banda 5. A partir de uma coleção de pontos de controle, através do método dos mínimos quadrados (MATHER, 1987), procura-se encontrar uma equação que

4 ajuste o par de coordenadas x,y da imagem original com o par de coordenadas conhecidas X,Y do mapa ou imagem. O grau do polinômio que efetuará a transformação depende da distribuição e da quantidade dos pontos de controle obtidos. Neste caso, por conta do baixo número de GCPs e, especialmente, por conta dos efeitos geométricos existentes. A diferença entre os atuais pontos de controle e suas posições na imagem é o método para determinar as transformações geométricas para realizar a restauração da imagem (SABINS, 2007). A correção geométrica é dada pelo cálculo do vetor dos parâmetros P(6x1), pela equação (1): P(6x1) = (A T.A) -1 (6x6). A T (6x2n). R (2nx1) (1) Onde: A = matriz das coordenadas de origem (x,y) R = matriz das coordenadas de referência (X,Y) O vetor dos parâmetros é a representação empírica dos modelos físicos que descrevem os fenômenos da correção geométrica propriamente dita. O vetor dos parâmetros, por sua vez, é formado por uma matriz de dimensão P(6x1) representada pelas suas seis incógnitas da equação. Este método, porém tem a desvantagem de que um grande número de GCPs são necessários para reduzir o erro residual (SCHOWENGERDT, 2007). O mesmo autor cita que um polinômio de primeiro grau pode ser adequado nos casos em que se deseja corrigir as distorções sistemáticas mais simples, como: rotação, escala e deslocamento. Dessa forma, os resíduos são minimizados pelo método dos mínimos quadrados (MATHER, 1987) por meio da geração do vetor dos resíduos V(2nx1) na equação (2): V (2nx1) = R (2nx1) A (2nx6). P (6x1) (2)

5 O vetor dos resíduos tem dimensão de linhas no valor de 2n número de pontos de controle da imagem. É representado pela diferença entre os valores da imagem de referência e o produto da matriz A(2nx6) pela matriz dos parâmetros resultantes das distorções geométricas P(6x1). Assim, os erros são minimizados pela soma quadrática e o vetor dos resíduos resultante representa a variação dos pontos X,Y, em metros, para cada um dos pontos de controle. Na segunda etapa do laboratório, a rede de drenagem do projeto piloto de Brasília, em escala 1:25.000, foi generalizada para a escala de 1: , a partir da generalização de linhas de Douglas e Peucker (1973). Este processo envolve a seleção, simplificação e síntese dos objetos que compõem certo PI para determinada finalidade. Neste caso particular, a generalização consistiu em diminuir a complexidade da representação cartográfica por meio da ampliação de escala. O algoritmo de Douglas-Peucker consiste em eliminar os pontos mais afastados de determinada linha por meio de uma tolerância perpendicular à linha que se deseja reduzir a redundância. 3. RESULTADOS Na Figura 2 tem-se o resultado do registro da imagem TM. Os 12 pontos estão listados na Tabela 1. GCPs Longitude Latitude P1 o ,72 ; s ,38 ; P2 o ,61 ; s ,02 ; P3 o ,29 ; s ,39 ; P4 o ,21 ; s ,31 ; P5 o ,65 ; s ,89 ; P6 o ,08 ; s ,38 ; P7 o ,79 ; s ,59 ; P8 o ,72 ; s ,44 ; P9 o ,78 ; s ,60 ; P10 o ,58 ; s ,20 ; P11 o ,48 ; s ,68 ; P12 o ,04 ; s ,57 ; Figura 2. Imagem geocodificada e respectiva localização geográfica dos GCPs (Tab. 1).

6 Os erros médios quadráticos foram calculados em 13,729 metros, sendo considerado um resultado satisfatório, abaixo da metade do pixel de resolução Landsat de 30 metros. Na Figura 3 tem-se a representação vetorial da rede de drenagem em escala 1: (Fig. 3a) e após a simplificação das linhas pelo algoritmo de Douglas-Peucker, transformando-a para a escala 1: (Fig. 3b). O valor de tolerância de simplificação foi de 0,5 mm. Figura 3. Representação vetorial da rede de drenagem em escala 1: a); e na escala 1: b); Na Figura 4 tem-se o detalhe da etapa de generalização das linhas de drenagem, mediante a redução de escala. Figura 4. Rede de drenagem em escala 1: e em escala

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em Recursos Terrestres. Traduação de J. C. N. Epiphanio. São José dos Campos, SP: Parênteses, p. (Prentice Hall Series in Geographic Information Sciennce) Tradução de: Remote Sensing of the environment: na earth resource perspective. MATHER, P. M. Computer Processing of Remotely-Sensed Images. An Introduction. New York, John Wiley & Sons p. MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. 3 ed. Universidade Federal de Viçosa UFV. Editora UFV p. NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. 3 ed. São Paulo: Edgard Blucher p. SABINS, F. F. Remote Sensing: Principles and Interpretation. 3 ed. Illinois: Waveland Press, Inc, p.