AVALIAÇÃO DA EXATIDÃO PLANIMÉTRICA DA IMAGEM LANDSAT 8 E DO POTENCIAL DE INTEGRAÇÃO COM IMAGEM LANDSAT 5 VISANDO ESTUDOS TEMPORAIS.

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1 AVALIAÇÃO DA EXATIDÃO PLANIMÉTRICA DA IMAGEM LANDSAT 8 E DO POTENCIAL DE INTEGRAÇÃO COM IMAGEM LANDSAT 5 VISANDO ESTUDOS TEMPORAIS. Gabriel dos Santos Duarte 1 Genilson Estácio da Costa¹ Ana Paula de Oliveira¹ Rafael Silva de Barros¹ Carla Bernadete Madureira Cruz¹ 1 Universidade Federal do Rio de Janeiro Laboratório ESPAÇO de Sensoriamento Remoto e Estudos Ambientais {gabriel11705, genilsonestacio, {rafael.barros, RESUMO Análises temporais constituem uma importante forma de comparação em diversos ramos da Geografia, sendo uma tarefa muitas vezes complexa devido a variação temporal do seu objeto de estudo e dos próprios dados que ficam limitados a tecnologia de sua época. Muitas vezes a precisão cartográfica limitada dos dados antigos, relacionada muitas vezes com a precisão obtida na época, pode dificultar seus usos devido a necessidade de uma série de processamentos para torna-los compatíveis com novos dados. Em nossa sociedade atual existe uma ampla demanda por produtos georeferenciados e uma tendência a toda e qualquer informação passar a ter uma referência no espaço, com isso existe uma necessidade de aprimorar técnicas de georeferenciamento para torna-las mais eficazes, rápidas e precisas. Com o crescente desenvolvimento tecnológico espera-se que essa correção geométrica se torne mais simples de ser feito, mais automática e tão precisa quanto se fosse feita manualmente, atribuindo a seu produto um sistema de coordenadas e uma escala de referência. Para isso, é necessário ter um produto como referência, com uma boa precisão geométrica na qual atenda as necessidades da sua escala de trabalho e sirva como referência para georeferenciar seus outros produtos. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é avaliar e comparar a correção geométrica oferecida pelo ERDAS, módulo AutoSync, utilizando como base uma imagem Landsat 8 visando a compatibilidade com imagens históricas. Será georeferenciada uma imagem Landsat 5 bruta, distribuída pelo INPE, tendo como comparação a base de vias rodoviárias do Instituto Pereira Passos (IPP), do município do Rio de Janeiro. Palavras chaves: Landsat 8, Landsat 5, Análise Temporal, PEC, Auto Sync.

2 ABSTRACT Temporal analysis constitute an important kind of comparison in many ways of Geography, being a task most of times complex because of a temporal variation of the object of study and own data that are limited by the technology of a proper time. A lot of times the limited mapping accuracy of the old data, often related to the precision obtained at the time, may difficult their uses because of the necessity of a series of processes to make them consistent with new data. In our present society exists a huge demand for geospatial products and an inclination to all and any information will start to have a reference in the space, thus there is a need to improve georeferencing techniques to make them more efficient, fast and accurate. Among the technological development increasing is expected that this geometric correction becomes simpler to be done, more automatic and precise as if it were done manually, by assigning its product a coordinate system and a reference scale. For this, is necessary have a product with reference, a good geometric accuracy in which attend the needs of their working range and serves as a reference for geo-referencing their other products. According to this, the objective of this work is to evaluate and compare the geometric correction offered by ERDAS, AutoSync module, using as a base a Landsat 8 image aiming at the compatibility with historic images. Will be georeferenced one raw Landsat 5 image, distributed by INPE, using as a comparison the roads base of Instituto Pereira Passos (IPP), from Rio de Janeiro s city. Keywords: Landsat 8, Landsat 5, Temporal Analysis, PEC, Auto Sync. 1. INTRODUÇÃO No mundo digital em que vivemos, muito de nossas informações ou navegam pelo mundo através do uso de satélites ou podem ser obtidas por estes. Nessa última categoria podemos encontrar os satélites voltados para a obtenção de dados e imagens, caracterizado como produtos do Sensoriamento Remoto cuja definição geral segundo Novo (1989) seria a tecnologia que permite a aquisição de informações sobre objetos sem contato físico com eles. Essa é uma definição bastante ampla, que engloba todos os sensores existentes. Porém quando se trata de Sensoriamento Remoto voltado para imageamento da superfície terrestre podemos encontrar uma definição mais detalhista, como apresentada por Novo (1989): 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 de registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e as substâncias que o compõem em suas mais diversas manifestações. Segundo Crosta (2002) imagens geradas por sensores remotos, sejam elas fotografias aéreas ou imagens de satélite, são sujeitas a uma série de distorções espaciais, não possuindo portanto precisão cartográfica quanto ao posicionamento dos objetos, superfícies ou fenômenos nelas representados. Para que essas imagens possam ser referenciadas a um ponto na superfície terrestre é necessário que essas imagens sejam corrigidas através de algum sistema de coordenadas. O processamento pelo qual um arquivo matricial ou vetorial passa a possuir uma escala e um sistema de coordenadas conhecido, através da projeção, se chama correção geométrica ou georreferenciamento.

3 A análise temporal é uma importante fonte de pesquisa para a ciência, sendo o monitoramento das variações ocorridas no espaço geográfico dependente da precisão e do georeferenciamento das informações temporais. Segundo Torres (2011), o monitoramento de uma área é essencial para adquirir informações sobre a realidade ambiental da área de estudo e contribui na busca de soluções de problemas que possam surgir. Neste trabalho não será analisado a variação temporal dos fenômenos espaciais mas sim a precisão do georeferenciamento produzido pelo software ERDAS, usando como base a geometria do Landsat 8, e a compatibilização das imagens do Landsat 8 com as imagens do Landsat 5. Isso constitui uma importante série temporal de mais de 30 anos de imagens do mundo todo, distribuído de forma totalmente gratuita. 2. METODOLOGIA O estudo contemplou a área do município do Rio de Janeiro em correspondência com as cenas 217/76 dos satélites Landsat 5, do ano de 1994, e Landsat 8, do ano de 2013, como apresentado na figura 1: Fig. 1: Área de Estudo Para se atingir o objetivo foi feito o georeferenciamento pelo software ERDAS, módulo AutoSync. Com esse software é possível realizar, com a escolha de alguns pontos de controle bem coletados, uma nuvem de pontos em feições que o software considera comum nas duas imagens, utilizando-os para georeferenciar. Após realizar o georeferenciamento foram escolhidos 30 novos pontos na imagem Landsat 8, Landsat 5 e na base de vias rodoviárias do IPP de escala 1:2000. Esses novos pontos serviram para comparar a diferença X e Y entre os produtos e saber a sua resultante (XY) por meio do Teorema de Pitágoras, desse modo será feito a análise do Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) para as duas imagens. O PEC é um decreto gerado na década de 80 pelo governo brasileiro para classificar os mapas e

4 cartas topográficas em relação a seu deslocamento no terreno, no qual até 90% dos pontos numa carta, quando testados no terreno, não devem apresentar um erro superior ao Padrão de Exatidão Cartográfica estabelecido, conforme a escala de trabalho, a escala da carta que está sendo utilizada ou mesmo para a escala de saída de um projeto (SANTOS, 2010). Para se saber qual classe do PEC o mapeamento atinge, é elaborado o Erro Médio (EM) e o Desvio Padrão (DP). No Erro Médio se considera apenas 90% dos pontos coletados, ordenando-o do menor para o maior, sendo o valor do último ponto dos 90% considerado o Erro Médio. Assim se considera que 90% dos seus pontos tiveram um erro até aquele valor. O Desvio Padrão é um método estatístico para observar o quanto de variação ou dispersão suas amostras tiveram em relação à média. É utilizado 100% dos pontos coletados, onde um baixo desvio padrão se considera que os valores estão próximos da média e um desvio padrão alto se considera que os valores estão muito dispersos. Assim, para que seu mapeamento ou correção adquira uma classe no PEC é necessário que 90% dos seus pontos estejam abaixo do Erro Médio e que o desvio padrão de 100% dos pontos não estejam muito dispersos entre si.. A figura abaixo mostra a tabela e os respectivos valores de Erro Médio e Desvio Padrão do PEC para algumas escalas de mapeamento em meso escala. Média da Diferença X L8/IPP Média da Diferença Y L8/IPP Média Resultante (XY) Erro Médio Desvio Padrão -2,560 0,109 14,618 26,053 8,896 Fig. 2: Valores de Erro Médio (EM) e Desvio Padrão (DP). 3. RESULTADOS 3.1 Erro Absoluto Após o georeferenciamento pode-se perceber que houve uma grande melhora na precisão geométrica da Landsat 5, ficando em algumas áreas próximas a precisão da Landsat 8. Em relação ao erro absoluto, abaixo está a tabela da comparação entre a Landsat 8 e a base de vias rodoviárias do IPP na escala 1: TABELA 1 COMPARAÇÃO ENTRE LANDSAT 8 E BASE IPP Por essa tabela podemos ver que há uma grande precisão na imagem Landsat 8, tendo sua resultante em média ser até metade do valor do pixel original da imagem (30 metros). Assim como seu

5 Erro Médio (90% dos pontos) possuir um erro de 26 metros, também abaixo do pixel original. Como comparação, dos 30 pontos escolhidos para comparação apenas 1 ponto teve um erro resultante acima do valor do pixel, possuindo 33,52 metros de diferença. Seu deslocamento médio teve ótimos resultados, sendo em X negativo (Oeste) e em Y positivo (Norte), destacando a elevada precisão geométrica do Landsat 8 que mesmo com um pixel de 30 metros e, por isso, podendo atender a mapeamentos de 1: , sua precisão geométrica bate quase perfeitamente a produtos feitos na escala 1: Em relação a tabela do PEC, a imagem do Landsat 8 atende com facilidade a classe A na escala 1: podendo chegar até a classe B da escala 1:50.000, quase atingindo a classe A. É um resultado muito bom para uma imagem distribuída já georeferenciada atingindo com facilidades sua escala de mapeamento. Observando agora o georeferenciamento da Landsat 5 através do AutoSync e usando como base a Landsat 8, através da tabela 2: Média da Diferença X L5/IPP TABELA 2 COMPARAÇÃO ENTRE LANDSAT 5 E BASE IPP Média da Diferença Y L5/IPP Média Resultante (XY) Erro Médio 19,652-7,041 27,440 43,243 14,087 Desvio Padrão Podemos ver que há um aumento no deslocamento em relação a Landsat 8, sendo seu deslocamento em X e Y respectivamente no sentido Leste e Sul, oposto da Landsat 8, sendo sua média do deslocamento quase extrapolando o valor do pixel da imagem. O georeferenciamento, levando-se em conta que não houve um trabalho custoso de coleta de pontos de controle feita de maneira quase que automática, foi considerado satisfatório, tendo em vista que a imagem foi corrigida muito mais rápida do que pelo método tradicional. Em relação a tabela do PEC a imagem Landsat 5 georeferenciada atinge também a classe A da escala 1: , podendo chegar a classe C para 1: Erro Relativo Tendo visto a diferença de precisão entre as imagens e a base cartográfica, é necessário avaliar a compatibilidade entre as imagens visando estudos temporais, para isso usamos os mesmos 30 pontos e comparamos o deslocamento entre as imagens. Essa análise é importante para mensurar o grau de deslocamento entre as imagens recentes e imagens antigas. Para estudos temporais é necessário, além de resoluções compatíveis entre as imagens, uma compatibilidade na precisão geométrica para que a variação do fenômeno observado possa ser percebida como efeito da diferença temporal, e não de um deslocamento cartográfico. A tabela 3 mostra a comparação do erro relativo entre a imagem Landsat 8 e a Landsat 5: TABELA 3 COMPARAÇÃO ENTRE LANDSAT 8 E LANDSAT 5 Média da Diferença X L8/L5 Média da Diferença Y L8/L5 Média Resultante (XY) Erro Médio Desvio Padrão

6 -22,211 7,149 27,891 45,753 14,939 Há um deslocamento em X no sentido Oeste e um deslocamento Y no sentido Norte, parecido com o do Landsat 8 porém com um deslocamento maior. Já sua média da resultante XY, Erro Médio e Desvio Padrão se mostram mais semelhantes com o do Landsat 5. Apesar disso se encaixa na classe A do PEC para 1: ou classe C do 1:50.000, mostrando que há uma boa compatibilidade entre elas nas escalas de mapeamento de média escala. 4. CONCLUSÃO O trabalho mostrou ótimos resultados georeferenciamento oferecido pelo ERDAS, módulo AutoSync. A imagem georeferenciada do Landsat 5 atinge com facilidades a classe A para 1: , escala de mapeamento pelo qual geralmente se utiliza imagens da série Landsat, mostrando a eficiência do georeferenciamento do AutoSync. Nesse trabalho não buscamos interferir nas escolhas de pontos do AutoSync, tentando deixar o mais sem interferência humana possível, sendo a única interferência a retirada de pontos com grande erro para deixar o RMS abaixo de 1, valor considerado aceitável. No total, o AutoSync gerou 92 pontos com RMS de 1,12. Foram apagados 6 pontos para deixar o RMS com valor 0,99. Devido ao custo/benefício, o AutoSync se mostrou uma ótima ferramenta para a correção geométrica em trabalhos e projetos que requerem a correção de muitas imagens. Não defendemos a substituição da correção manual de maneira alguma, porém se for necessário a correção de inúmeras imagens, o AutoSync se mostra uma opção rápida e com resultado satisfatório, desde que tenha uma base como referência. Dependendo das alterações feitas e do rigor na escolha dos pontos, pode-se obter resultados até melhores. A geometria do Landsat 8 se mostrou surpreendente para sua escala de trabalho, havendo compatibilização com escalas muito maiores do que seu pixel de 30 metros permite. Para isso, há a opção de realizar a fusão com sua banda pancromática para deixar as bandas com até 15 metros podendo atingir a escala 1: Possivelmente essa precisão é possível pelas técnicas de correção geométrica feita pela USGS, mas para mensurar essa técnica seria necessário obter uma imagem sem correção, o que até o momento não é disponibilizado. Por fim, há um enorme potencial para estudos temporais utilizando a imagem Landsat 8 com cenas histórias do Landsat 5. Como visto no trabalho é possível georeferenciar imagens antigas utilizando o Landsat 8 como base e mantendo uma boa precisão na escala 1: AGRADECIMENTOS Agradecemos ao PIBIC as bolsas de iniciação científica oferecidas para a elaboração deste trabalho. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

7 BESSA, Júlio César Martins. Detecção de mudanças em solo urbano com a utilização de imagens de sensoriamento remoto de alta resolução espacial. XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Curitiba, Paraná CRÓSTA, Alvaro Penteado. Processamento Digital de imagens de sensoriamento remoto. Edição Revista. IG/UNICAMP. Campinas, São Paulo NOVO, E. M. L. M, - Sensoriamento Remoto, Princípios e Aplicações Edgard Blucher, SANTOS, Suzana Daniela Rocha; HUINCA, Suelen Cristina Movio; et all. Considerações sobre a utilização do PEC (Padrão de Exatidão Cartográfica) nos dias atuais. III Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésias e Tecnologias da Geoinformação. Recife, Pernambuco TORRES, D. R. Análise multitemporal do uso da terra e cobertura florestal com dados dos satélites Landsat e Alos. Santa Maria: UFSM, f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2011.

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