USO DE DADOS IKONOS II NA ANÁLISE URBANA: TESTES OPERACIONAIS NA ZONA LESTE DE SÃO PAULO

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1 INPE-9865-TDI/870 USO DE DADOS IKONOS II NA ANÁLISE URBANA: TESTES OPERACIONAIS NA ZONA LESTE DE SÃO PAULO Danilo Heitor Caíres Tinoco Bisneto Melo Dissertação de Mestrado em Sensoriamento Remoto, orientada pelo Dr. Hermann Johann Heinrich Kux, aprovada em 30 de setembro de INPE São José dos Campos 2003

2 (815.6) MELO, D. H. C. T. B. Uso de dados Ikonos II na análise urbana: testes operacionais na zona leste de São Paulo / D. H. C. T. B. Melo. São José dos Campos: INPE, p. (INPE-9865-TDI/870). 1.Sensoriamento remoto. 2.Sistemas de Informação Geográfica (SIG). 3.Processamento de imagem. 4.Geomorfologia. 5.Uso do solo. I.Título.

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5 Devemos estudar as coisas como elas são e devemos observar o que se pode e é necessário fazer, não aquilo que seria certo fazer. Os homens têm menos escrúpulo de ofender quem se faz amar do que quem se faz temer. (Nicolau Maquiavel, ).

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7 AGRADECIMENTOS Ao longo desta pesquisa tive a oportunidade de conhecer muitas pessoas interessantes, que me ajudaram e compartilharam de seu saber e, em alguns casos, também da amizade, em especial aos Colegas do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais/Observação da Terra, e aos parentes. A essas pessoas ofereço minha gratidão, pois este trabalho é também fruto das nossas trocas e por isso, também é obra de todos nós. Contudo não posso deixar de mencionar a dedicação do Dr. Hermann Johann Heinrich Kux, que me orientou e me acompanhou em todo o desenrolar deste trabalho. Agradeço ao CNPq, pelo apoio financeiro, durante 2 anos, e que foram fundamentais para a realização deste trabalho. Aos funcionários Sra. Sâmia Cristina Dias (Empresa Metropolitana de Planejamento da Grande São Paulo), Sr. Paulo Marufuji (Desenvolvimento Rodoviária S.A.) e a empresa PROTRAN que forneceram as ferramentas necessárias sobre a área de estudo e o traçado do Rodoanel, para a realização deste trabalho. Agradeço ao Sr. Mauricio Braga Meira, Gerente de vendas da Space Imaging no Brasil, que forneceu as imagens do satélite IKONOS II, ao Sr. Charles Martins, da Imagem Sensoriamento Remoto Ltda, que forneceu o aplicativo ERDAS, versão 8.5, ao Sr. Luís Leonardi, da INTERSAT, que forneceu as fotografias aéreas da região de estudo.

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9 RESUMO Este trabalho apresenta uma metodologia de aplicação de técnicas de Sensoriamento Remoto e ferramentas de Sistemas de Informação Geográficas (SIG), visando analisar a contribuição das imagens do satélite de alta resolução IKONOS II no processo de implementação de uma rodovia, bem como no desenvolvimento urbano. A área de estudo está localizada na zona leste da Região Metropolitana de São Paulo, onde será implantado o Trecho Leste do Rodoanel Metropolitano de São Paulo. Para que as técnicas de Sensoriamento Remoto e as ferramentas do Sistema de Informações Geográficas possam ser amplamente utilizadas, foram apresentados os fundamentos da metodologia do trabalho, mostrando o porque do seu uso. Para a realização deste trabalho, foram usados dados temáticos de Geologia, Geomorfologia e Topografia, mostrando a potencialidade destes dados num SIG. As imagens trabalhadas foram: as bandas multiespectrais 1, 4 e 7 e a pancromática do Landsat 7 ETM+; a banda pancromática do SPOT 4, e as bandas multiespectrais 1, 2 e 3 e a banda pancromática do IKONOS II. Com estas imagens foram feitos diversos experimentos procurando-se integrá-las através da transformação no espaço de cores. Com as informações do relevo, agregadas às imagens do IKONOS, foi realizada uma animação, demonstrando a topografia local em 3D. As informações de uso e cobertura da terra foram obtidas por meio da imagem resultante da transformação no espaço de cores do IKONOS II, tendo sido feita a sua classificação temática usando-se o novo pacote de programas ecognition, que executa a classificação orientada ao objeto utilizando novas concepções. Os resultados mostraram que a integração da imagem pancromática do IKONOS II com as imagens multiespectrais do Landsat 7 ETM+, através da transformação no espaço de cores, não apresentaram bons resultados. Por outro lado, a classificação orientada ao objeto possibilita novas alternativas, como: a distinção das classes avaliando as bandas separadamente, pelo tamanho, forma, textura, número de bordas de uma classe. Com isto, tem-se uma maior interação entre o classificador e a cena a ser classificada.

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11 USE OF IKONOS II DATA FOR URBAN ANALYSIS: OPERATIONAL TESTS IN EASTERN SÃO PAULO CITY ABSTRACT This work presents an application methodology of Remote Sensing and Geographic Information Systems (GIS) aiming to analyze the contribution of high resolution image data from IKONOS II satellite, for the implementation of a highway as well as for urban development. The area under study is located at the eastern section of São Paulo Metropolitan Region, where the eastern segment of the ring road called Rodoanel Metropolitano de São Paulo will be implanted. In order to use Remote Sensing and GIS techniques properly, the fundamentals of the methodology were presented, explaining why they were used. In this study thematic data of Geology, Geomorphology and Topography were used, showing the potential of these information in a GIS. The following image data were used: Landsat 7 ETM+ bands 1,4, and 7, SPOT 4 panchromatic band, IKONOS II multispectral bands 1,2 and 3 and the panchromatic band. Several experiments were done with these data, integrating them through a transformation of the color space. Using relief information associated to IKONOS II data, an animation was done, demonstrating the local topography in 3D. The information on land use/land cover were obtained through an image from the transformation of the color space from IKONOS II, followed by a thematic classification using the new application software ecognition. This package uses a new concept for image analysis: it uses the object oriented classification. The results of this study showed that the integration of the panchromatic IKONOS II image with the multispectral Landsat 7 ETM+ scene, through the transformation in the color space, did not present good results. Nevertheless, the object oriented classification allows new alternatives, such as: discrimination of classes to evaluate spectral bands separately by size, form, texture and number of borders of a thematic class. With this procedure, there is a higher interaction between the classifier and the scene to be classified.

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13 SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS... LISTA DE TABELAS... CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO Objetivos específicos CAPÍTULO 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Planejamento rodoviário Sensoriamento remoto Análise dos dados de sensoriamento remoto Resolução espacial Resolução espectral Resolução Radiométrica Resolução temporal Uso de imagens de sensoriamento remoto para a área urbana Análise das imagens Pré-processamento Correção radiométrica Correção geométrica Processamento Realce... 47

14 Transformação Classificação Segmentação multi-resolução e classificação baseada no objeto Classificação através de lógica fuzzy Avaliação do parâmetro escalar (scale parameter) na segmentação Avaliação da classificação Integração e análise dos dados no sistema de informação geográfica CAPÍTULO 3 - ÁREA DE ESTUDO Localização da área de estudo Geologia Pedologia Geomorfologia CAPÍTULO 4 MATERIAIS E MÉTODOS Materiais Ikonos II Métodos Pré-processamento Extração de características estatísticas Correção geométrica Processamento digital

15 4.2.3 A classificação digital Virtual gis CAPÍTULO 5 RESULTADOS E DISCUSSÕES Extração de características estatísticas Correção geométrica Processamento digital Classificação Virtual gis CAPÍTULO 6 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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17 LISTA DE FIGURAS 2.1 Implantação rodoviária, etapa de reconhecimento Processo de Aquisição de Imagem de Sensoriamento Remoto Imagens de diferentes sensores e resoluções espaciais para discriminar áreas urbanas: região Leste da cidade de São Paulo Espectro Eletromagnético (A) e Resolução espectral (B) Diferença de resolução radiométrica, área urbana: região nordeste da cidade de São Paulo Visualização de imagem de alta resolução radiométrica, imagem do IKONOS II, região sul do município de Santana do Parnaíba (SP) Resolução espacial, espectral e radiométrica Espaço de cores Algoritmos de segmentação: similaridade e descontinuidade, noroeste de Santo André (SP) Princípio da rede hierárquica de objetos da imagem com diferentes planos de escalas Membros da função regular e trapezoidal sob característica x para definir o conjunto crisp M (vermelho) e o conjunto Fuzzy A (azul) µ A (x) sobre a característica de campo X O membro da função sob característica x define o conjunto fuzzy baixo, médio e alto desta característica Fluxograma com as etapas de aquisição de dados Processo básico de criação, manejo e exploração do MDT

18 3.1 Localização da área de estudo Periferia da região Leste da cidade de São Paulo, fotografia aérea de janeiro de Extração de material de construção (pedreiras) vista por fotografia aérea, localizada na região noroeste do município de Mauá Carta Geológica da área de estudo Mapas de Aspecto, Hipsométrico e de Declividade do relevo Representação do relevo em 3 dimensões, da área em estudo, mostrando a dissecação do relevo Carta Geomorfológica da área de estudo Dados de Entrada Carta topográfica do IBGE (1:50.000) e Carta da DERSA (1:10.000) Área de estudo mostrando a localização dos pontos de controle coletados. Composição colorida da imagem do Landsat 7 3- B, 5 G e 4 R Correção geométrica da imagem Spot 4 com os dados digitais do Dersa Locação de pontos de controle na Imagem do IKONOS II Deslocamento na correção geométrica na imagem do IKONOS II Imagem do Landsat 7, cena A sem correção atmosférica, cena B com correção atmosférica. Local: aeroporto de Guarulhos/SP Realce da imagem do IKONOS II e seu respectivo histograma. Local Refinaria de Santo André/SP Transformação no espaço de Cores

19 5.8 Transformação no espaço de cores das imagens IKONOS II, pancromática com a imagem do Landsat 7, multiespectral Conurbação da Grande São Paulo, setor Leste, vista pela imagem do IKONOS II Área teste da classificação feita com o aplicativo ecognition (versão 2.1) Níveis de segmentação com seus respectivos valores escalares. P.e. = parâmetro escalar Classificação dos objetos com base nos polígonos Características da classe galpão na imagem de Satélite Características dos objetos da classe solo exposto com a proporção da classe na primeira banda (Azul) Descrição das características espaciais das classes na cena Características da classe solo exposto em cada banda Classes Hierárquicas Diagrama A mostra as expressões usadas para distinguir uma classe de outra; Diagrama B mostra as expressões usadas para distinguir e identificar a classe gramínea Sexto nível hierárquico classificado área teste do Virtual GIS, com os pontos de sobrevôo Características dos pontos de enlace da trajetória de vôo Possibilidades de uso do VIRTUAL GIS

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21 LISTA DE TABELAS 2.1: RELACIONAMENTO ENTRE OS INDICADORES URBANOS E OS DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO : FATORES RADIOMÉTRICOS QUE AFETAM A IMAGEM : SATÉLITE IKONOS II : MATERIAL UTILIZADO : MATRIZ DE SIMILARIDADE DAS BANDAS DO TM DO LANDSAT

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23 CAPÍTULO 1 1 INTRODUÇÃO A circulação de veículos na Região Metropolitana de São Paulo é muito intensa, especialmente por ser o centro de convergência do sistema de transporte do Estado e o principal pólo industrial, comercial, cultural e cívico do país. Com o crescimento urbano e econômico de São Paulo, o número de veículos que trafega nesta região vem aumentando, principalmente nas proximidades do Centro, e junto com o transporte nacional de bens ocasiona um congestionamento cada vez maior. Segundo estimativas do DERSA (2001) (Desenvolvimento Rodoviário S/A), mais de 100 mil caminhões e carretas trafegam todos os dias pela Metrópole, provocando a obstrução e congestionamento das principais vias, às vezes durante várias horas. Para mudar este quadro, o sistema viário precisa passar por transformações urgentes que se alteram conforme as condições técnicas e as necessidades econômicas. Desde o governo de Prestes Maia (anos 40 do século XX) procurou-se criar rodovias radiais, com o intuito de diminuir o fluxo de carros do centro de São Paulo (Wilheim, 1965). Devido a lentidão na execução destas primeiras obras, foram construídos apenas alguns trechos, que se tornaram obsoletos na medida em que a cidade foi crescendo. Por estes motivos, os governos Federal, Estadual e Municipal optaram pela construção de uma rodovia que desviasse principalmente os veículos com destino ao Porto de Santos e que facilitasse o acesso ao Corredor do Mercosul. Para tanto é necessária uma rodovia, traçada fora da área metropolitana, e que interligue as 10 principais rodoviastronco que convergem à região, a saber: Bandeirantes, Anhanguera, Castelo Branco, Raposo Tavares, Régis Bittencourt, Imigrantes, Anchieta, Presidente Dutra, Ayrton Senna da Silva e Fernão Dias. Segundo o DERSA (2001), O RODOANEL GOVERNADOR MÁRIO COVAS, como será chamado, atenderá a estes prérequisitos, tendo uma distância de 20 a 40 km do centro da cidade de São Paulo. Para a execução desta obra é necessário um pormenorizado planejamento, que requer estudos detalhados sobre o projeto de sua construção, financiamento, implementação, 21

24 transporte, tráfego, conservação, bem como estudos de impacto ambiental. Conforme Oglesby e Hewes (1969), que mencionam as exigências mínimas de projetos rodoviários, estes devem estar relacionados com os elementos ambientais e urbanos, procurando produzir uma via que permita a condução e o acesso fácil de veículos, bem como a capacidade de fluxo e segurança que satisfaçam as condições normais de trânsito. O seu planejamento também deve reconhecer e diagnosticar os impactos da obra sobre zonas urbanas, industriais, comerciais, e sobre o seu desenvolvimento futuro. A implementação de uma rodovia pode ser dividida em quatro etapas: reconhecimento, exploração, projeto e locação. Penido (1998) mostrou que as técnicas de processamento digital de imagens e Sistemas de Informações Geográficas (SIG) podem contribuir significativamente na obtenção de informações para a primeira etapa, na qual foi utilizada uma imagem do satélite Landsat 5 (sensor Thematic Mapper TM, resolução espacial de 30 x 30 m) e a integração de informações geográficas, com o intuito de encontrar a melhor opção de traçado viário. Atualmente isto mudou com a entrada em operação dos novos sistemas sensores como o IKONOS II (resolução espacial de 1 x 1 m), além dos avanços tecnológicos de SIG, possibilitando a aplicação de avançadas técnicas de sensoriamento remoto e SIG. O presente trabalho tem como objetivo geral verificar até que ponto os avanços tecnológicos, tanto no SIG como nas imagens de Sensoriamento Remoto, podem contribuir na implementação de rodovias e no planejamento urbano; avaliar qualitativamente a integração da imagem de um sistema sensor de alta resolução com as imagens mais utilizadas no mercado (SPOT 4 e Landsat 7). Este trabalho foi proposto junto aos órgãos responsáveis pela construção da rodovia, o DERSA, e a empresa PROTRAN Engenharia, responsável pela elaboração do Relatório de Impactos Ambientais desta obra, constituído de uma integração de dados temáticos e numéricos, aerofotogramétricos e de sensoriamento remoto orbital para o estudo do traçado da rodovia, fornecendo assim importantes informações para os seus planejadores e futuros gerenciadores. 22

25 A idéia inicial deste trabalho foi mostrar para estes organizações a contribuição de dados de sistemas sensores de alta resolução e Sistemas de Informação Geográfica para estudos de reconhecimento visando a implementação de rodovias, tendo como estudo de caso o Trecho Leste do Rodoanel. Foi utilizado como base para o estudo, material informativo sobre os aspectos físicos (Geologia, Geomorfologia, Hidrografia e Pedologia), realizado pela Vetec Engenharia e Vence Engenharia (1992), mapas temáticos da área Emplasa (1990a, 1990b, 1990c, 1990d e 1990e) e o dados digitais foram adquiridos da própria DERSA. Como não foi possível a obtenção de imagens especificamente para um estudo da área de influência direta do Rodoanel, optou-se pela análise de um setor de periferia urbana da Metrópole paulistana, perfazendo setores dos municípios de Guarulhos, Mauá, Ribeirão Pires, Santo André e São Paulo. Por outro lado, trabalhos recentemente publicados na Alemanha (Hoffmann (2001a), Hoffmann (2001b), Meinel, Neubert e Dresden (2001) e Bauer e Steinnocher (2001)),demonstram que os dados do satélite IKONOS II são de grande interesse para a análise de ambientes urbanos, devido a sua alta resolução espacial e a sua precisão geométrica. 1.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Os objetivos específicos deste trabalho são: 1) Analisar e averiguar o nível de contribuição das imagens dos satélites Landsat 7, SPOT 4 e IKONOS II, para o planejamento urbano e execução das obras de engenharia rodoviária; 2) Avaliar as técnicas de análise espacial aplicadas a uma extensa e complexa área urbana e de periferia urbana; 3) Analisar a qualidade da classificação temática da imagem do IKONOS II, usando novas abordagens para a classificação temática. 23

26 O segundo capítulo, com o título Fundamentação Teórica, fornece sucintamente os conceitos gerais de Sensoriamento Remoto que são a base para o entendimento dos demais capítulos. O capítulo Três apresenta uma visão de conjunto da área de estudo com a descrição dos os aspectos da geologia, geomorfologia e pedologia local de fundamental importância para a realização do trabalho. No quarto capítulo é apresentado o sistema sensor usado, o IKONOS II, o primeiro satélite de alta resolução espacial. Para o tratamento e a análise das imagens e dos dados temáticos foram empregados programas de Sistemas de Informações Geográficas. No capítulo cinco foi discutido exaustivamente os resultados obtidos através da utilização dos dados destes novos sistemas sensores. Tendo em vista a sua elevada resolução espacial (IKONOS II, resolução espacial de 1m!), os mapas que serão futuramente gerados com estes dados interessarão certamente às prefeituras e órgãos de planejamento. Por isso, foi feita a avaliação da exatidão da classificação, conforme Congalton e Green (1999). Finalizando, apresentamos as recomendações sobre análises e trabalhos que poderão dar continuidade a esta linha de pesquisa, para que as experiências obtidas com a avaliação dos dados de alta resolução possam ser efetivamente aplicadas. 24

27 CAPÍTULO 2 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Este capítulo apresenta a fundamentação teórica, iniciando-se com o planejamento viário, onde se definem as avenidas, ruas, caminhos para pedestres e rodovias, que são necessários para tornar acessível as diferentes partes do espaço urbano. Os sistemas viários assumem traçados e desenhos muito diferentes, conforme a topografia do local. Em seguida são apresentados os fundamentos das técnicas de Sensoriamento Remoto, desde a aquisição das imagens orbitais, o seu uso em planejamento urbano, o processamento digital de imagens, finalizando com o geoprocessamento e o SIG. 2.1 PLANEJAMENTO RODOVIÁRIO A fase do planejamento rodoviário é constituída por 4 etapas: reconhecimento, exploração, projeto e locação (Carvalho, 1966). A primeira etapa refere-se ao reconhecimento geral do terreno, onde são estabelecidas as diretrizes gerais, ou seja, a ligação com outras rodovias (chamados de pontos extremos), a velocidade máxima permitida por veículo a trafegar na rodovia, a seção transversal e a declividade máxima aceitável (Oglesby e Hewes, 1969), obedecendo às normas técnicas para o projeto das estradas de rodagem, do Departamento Nacional de Estradas de Rodagem - DNER. A partir daí são investigadas as possíveis rotas e os primeiros controles geográficos, tais como: rios, relevo e zonas urbanas. Portanto, nesta etapa são utilizados os mapas da região em escala de até 1: Ao final desta etapa é selecionada a melhor rota, considerando-se uma faixa para estudos mais detalhados com aproximadamente 200 m de largura. A Figura 2.1 ilustra a etapa de reconhecimento. A ilustração um mostra em linhas gerais o local desejado para se traçar a rodovia, utilizado uma carta topográfica ou um mapa rodoviário, marcando as rodovias que serão interligadas. A ilustração dois apresenta alternativas para o traçado da rodovia, que são estabelecidas de acordo com os controles geográficos (área urbanizada, rios, relevos). Tais controles podem ser identificados por meio de imagens de satélites, além de auxiliar na seleção da melhor rota. 25

28 Fig. 2.1 Implantação rodoviária, etapa de reconhecimento. Concluído o reconhecimento, procede-se as trabalhos de exploração que consistem no levantamento topográfico detalhado, objetivando determinar o alinhamento principal da rodovia, que serve de base para todo o levantamento (Campos, 1979). O trabalho de campo inclui a demarcação e o assentamento de estacas ao longo da linha central da via, oferecendo a oportunidade para correções menores (declive, cortes e aterros, alinhamento). Para Carvalho (1966), a partir disto tem-se um detalhamento rigoroso do terreno, necessitando distribuir o serviço em trechos, cujas divisões variam de acordo com os pontos obrigatórios de passagem ou da condição especial de determinadas seções, como por exemplo, pontes, viadutos, aterros, cortes. Finalmente, a locação é considerada como o transplante do projeto da planta para o campo, ou seja, a construção da rodovia. Vincent, Metcalfe e Tong (1996) enfatizaram que os dados de sensoriamento remoto aplicados na implementação viária são usados apenas como ferramenta de reconhecimento da área, ajudando a definir as diretrizes gerais. Isto se deve ao nível de detalhamento do terreno que as demais fases exigem, e que os dados de sensoriamento remoto disponíveis até então, não dispunham de resolução espacial adequada para as tarefas exigidas. Dois anos depois, Penido (1998) demonstrou que as técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser utilizadas na etapa de reconhecimento do projeto 26

29 rodoviário até a seleção da melhor rota e da faixa de faixa a ser estudada para a construção da rodovia. Este autor utilizou imagens do satélite Landsat 5, (Thematic Mapper - TM), identificando áreas restritas à construção rodoviária e auxiliando a identificação de uma rota mais viável. A resolução espacial da imagem de 30 x 30 m. foi o fator limitante para o seu uso nas demais etapas. O presente trabalho procura verificar se imagens de alta resolução e as novas ferramentas de geoprocessamento podem ser usadas nas etapas posteriores ao de reconhecimento, que é a exploração. Nesta etapa inclui um estudo detalhado do terreno onde será implantada a rodovia. Para tanto é essencial uma adequada caracterização ambiental, principalmente no que se refere à Capacidade de Suporte do Terreno para a implantação viária. 2.2 SENSORIAMENTO REMOTO Sabins (1978) define Sensoriamento Remoto como técnicas e métodos empregados na observação de objetos através de análises de dados adquiridos por instrumentos colocados numa posição estacionária ou móvel numa distância remota. Este autor lembra que este termo deve ficar restrito às técnicas que utilizam a radiação eletromagnética (REM) refletida e/ou emitida, para detectar e medir as características dos objetos (Figura 2.2.). Portanto estão excluídas as técnicas que medem o campo de força provenientes da energia elétrica, magnética e gravitacional, denominadas por Sabins (1978) de levantamento geofísico aerotransportado. De acordo com a Figura 2.2, pode-se afirmar que um sistema de imageamento possui quatro componentes básicas: (A) fonte de energia, (B) meio de transmissão/propagação, (C) objeto, (D) sensor. As demais componentes representam a transformação que a imagem sofre até chegar ao produto final e que são: (E) recepção, (F) análise e interpretação e (G) aplicação. 27

30 Fig. 2.2 Processo de Aquisição de Imagem de Sensoriamento Remoto. FONTE: adaptada de CCRS (2001, on line). A Figura 2.2 indica que a radiação incidente sobre os alvos apresenta três formas de interação com a atmosfera (Chuvieco, 1996): Absorção: a atmosfera comporta-se como um filtro seletivo em distintos comprimentos de onda, deixando apenas a radiação em algumas faixas do espectro eletromagnético (EEM) chegarem até a superfície terrestre; Dispersão: ocorre a redução da radiação direta sobre a superfície terrestre e o aumento da radiação difusa causada pela sua interação com os gases e partículas em suspensão na atmosfera; e Emissão: este efeito ocorre principalmente na faixa do infravermelho termal, no qual alvos emitem energia calorífica para a atmosfera. Esta interação ocorre apenas numa faixa do espectro eletromagnético, e por isto alguns autores não a levam em consideração (CCRS, 2001). Da interação entre a energia radiante e a energia emissiva para a atmosfera terrestre conclui-se que o valor registrado na imagem não é um registro da verdadeira radiância 28

31 de campo, sendo que a magnitude do sinal de campo é atenuada devido à absorção da atmosfera e que as suas propriedades de direção são alteradas pelo espalhamento. Outras dificuldades são causadas pela variação da geometria de iluminação, a relação entre a elevação solar e o ângulo de azimute, a declividade do campo e a disposição das características topográficas (Mather, 1999). Além da interação atmosférica, há a interação radiação superfície terrestre que inclui: absorção, transmissão e reflexão. O nível de intensidade de cada uma depende do comprimento de onda da radiação e das características da superfície radiada (CCRS, 2001). Por exemplo, um alvo apresenta uma coloração azulada porque ele reflete intensamente a energia espectral nesta faixa do espectro e pouco nas outras, ou seja, absorve e/ou transmite pouca energia incidente no azul e muito nas outras faixas. De acordo com o CCRS (2001), há dois tipos de reflexão de energia: Especular: quando a energia refletida pela superfície é direcionada para um único caminho. Ocorre em superfícies lisas (ex., solo desnudo e águas calmas); e Difusa: quando a energia é refletida em várias direções. Ocorre em superfícies rugosas. A maioria das coberturas vegetais apresenta um comportamento intermediário entre as situações citadas, devido às suas características e ao comprimento de onda. Nestes casos, o ângulo de elevação solar e o ângulo de observação são importantes na resposta final. Segundo Chuvieco (1996), conforme as condições de observação e/ou iluminação o sensor pode registrar valores distintos de radiância espectral para um mesmo tipo de cobertura, com refletividade similar ANÁLISE DOS DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO Alguns termos e conceitos fundamentais da área de Sensoriamento Remoto (SR) precisam ser definidos para o posterior processamento, interpretação e aplicação dos dados de sensoriamento remoto. Segundo Jensen (1986), o conceito fundamental referese à resolução de um sistema sensor. 29

32 Campbell (1996) define resolução como a capacidade do sistema sensor em discriminar informações de detalhe. Nesta definição, as palavras discriminar e informações de detalhe merecem uma atenção especial. De acordo com Chuvieco (1996), a palavra discriminar está relacionada com a escala de trabalho e com a complexidade da paisagem, enquanto que informação de detalhe refere-se à capacidade do sistema sensor em distinguir variações na energia detectada. Com isto, a qualidade e a natureza da resolução do sistema sensor é afetada em quatro (4) dimensões, a saber: espacial, espectral, radiométrica e temporal RESOLUÇÃO ESPACIAL A resolução espacial refere-se à habilidade do sistema sensor em distinguir e medir os alvos. Esta habilidade baseia-se na projeção geométrica do detector na superfície terrestre, definindo a sua área do campo de visada do instrumento numa certa altitude e num determinado instante. O ângulo definido por esta projeção é denominado de campo de visada instantânea (Instantaneous Field Of View, IFOV). O IFOV define a área do terreno focalizada a uma dada altitude pelo instrumento sensor. Os sensores heliosíncronos têm uma altitude fixa com relação à superfície terrestre, que corresponde ao tamanho da unidade mínima de informação da imagem, denominada de pixel (de picture element, em inglês), ou dot, como é conhecido na engenharia civil (Vincent, Metcalfe e Tong, 1996). A Figura 2.3 ilustra o contraste visual entre diferentes resoluções em áreas urbanas. Na fotografia aérea com resolução espacial (r.e.) de 0,5 m e a imagem do IKONOS II, r.e. de 1 m, ambos considerados de alta resolução, consegue-se verificar a grande quantidade de detalhes e a distinção dos elementos urbanos (casas, ruas, quadras, vegetação, calçadas, loteamentos); a imagem do SPOT 4, r.e. de 10 m é considerada de média resolução, possibilitando identificar elementos urbanos, como a rede viária, aeroportos, indústrias, edifícios. Porém, ao colocar a imagem na mesma escala das imagens de alta resolução, observa-se o tamanho do pixel. Por último, na imagem do Landsat 7, r.e. de 30 m., de baixa resolução, numa escala grande pode-se distinguir alguns elementos urbanos, avenidas e galpões, já na mesma escala de detalhe ocorre o mesmo que com a imagem do SPOT 4. Portanto, quanto maior a resolução espacial, 30