Processamento de Imagens de Radar de Abertura Sintética Princípios e Aplicações

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1 Processamento de Imagens de Radar de Abertura Sintética Princípios e Aplicações LUCIANO VIEIRA. DUTRA 1,2 JOSÉ C. MURA 1 CORINA DA COSTA FREITAS 1 JOÃO ROBERTO DOS SANTOS 1 MARCOS TIMBÓ ELMIRO 2 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE Av. dos Astronautas, 1758, CP. 515, São José dos Campos, SP [dutra, mura,corina@dpi.inpe.br, jroberto@ltid.inpe.br 2 Dep. Cartografia UFMG Av. Antônio Carlos, 6657, Belo Horizonte, MG, mtimbo@igc.ufmg.br Resumo: Apresentam-se os princípios de aquisição e processamento de imagens de radar de abertura sintética (SAR) e de obtenção de modelos de elevação por técnica de Interferometria SAR. Alguns resultados recentes de utilização dos dados e das técnicas apontadas, aplicadas ao estudo de ambientes tropicais, são discutidos. 1 Introdução. Grande parte do esforço de pesquisa na área de sensoriamento remoto se concentra na tarefa de extração de informações de imagens obtidas por satélites orbitais. Este esforço é particularmente importante no caso de países com extensões continentais como é o caso do Brasil. Recentemente, satélites utilizando sensores nunca antes utilizados em missões orbitais civis tornaram-se operacionais. Este é o caso dos satélites que levam a bordo o sensor imageador ativo denominado radar de abertura sintética (SAR). Necessidades crescentes e complexas, que podem se utilizar das ferramentas de sensoriamento remoto como o monitoramento ambiental e modelagem ecológica da Amazônia, exigem o desenvolvimento de metodologias apropriadas, e que incluam estes novos sensores. Imageadores SAR, pela sua capacidade de aquisição independente de condições atmosféricas e penetração para além da camada superficial da cobertura vegetal, tem despertado o interesse da comunidade de Sensoriamento Remoto. Imagens SAR apresentam, no entanto, um ruído do tipo multiplicativo específico denominado "speckle", e condições geométricas especiais, que requerem estudos e desenvolvimentos especializados. O uso de conjuntos de imagens SAR obtidas de uma mesma região, num pequeno intervalo de tempo, permite também, com o auxílio de metodologia denominada Interferometria SAR (InSAR), a obtenção de modelos de elevação dos terrenos imageados. Apresentar-se-á, em seguida, os princípios de funcionamento e modelagem deste tipo de sensor e seus produtos, como as imagens amplitude e os modelos de elevação construídos por Interferometria SAR (InSAR). 2 Sensoriamento Remoto por Microondas e Sistemas de Radar SAR. A faixa de microondas é dividida em bandas, designadas por letras, e está mostrada em detalhes na Figura 1. Os sensores que operam nesta faixa possuem a grande vantagem de poderem adquirir dados independentemente da iluminação solar e de serem pouco influenciados pelas condições atmosféricas, uma vez que a transmitância atmosférica é praticamente inalterada para a faixa de microondas. Esta característica é particularmente interessante para regiões tropicais, onde sensores ópticos sofrem grande restrição devido à alta probabilidade de ocorrência de nuvens. Os radares imageadores compreendem os sistemas de antena rotatória e os de visada lateral (SLAR - Side Looking Airborne Radar). A definição de SLAR engloba dois tipos de radar: o de abertura real (RAR - Real Aperture Radar) e o de abertura sintética (SAR- Synthetic Aperture Rada.), sendo este último o foco deste trabalho.

2 Comprimento de onda 0,03 Å 0,3 Å 3 Å 3 nm 30 nm 300 nm 3000 nm 0,03 mm 0,3 mm 3 mm 30 mm 300 mm 3 m 30 m 300 m 3 km 30 km 3000 km Raio Gama Raio X UV V i s í v e l Infravermelho Radar Microondas Rádio Áudio Freqüência (Hz) Bandas P L S C X K Q V W Freqüência (GHz) Comp. de onda (cm) 0,39 1,55 3,9 5,75 10, ,3 1,0 3,0 10,0 30, ,0 0,3 Figura 1: - Espectro eletromagnético e bandas da região de microondas. Os processos de formação das imagens ópticas e de radar são muito distintos, assim como as características apresentadas por cada uma delas, uma vez que os sensores detectam informações diferentes. Na Figura 2 é mostrada uma imagem óptica do sensor TM-Landsat (composição colorida, com a banda 5 colocada no canal vermelho, a banda 4 no canal verde e a banda 3 no canal azul - 5R, 4G e 3B) adquirida em 29 de maio de 1993 e uma imagem SAR do satélite JERS-1 (banda L e polarização HH) obtida em 26 de junho de 1993, a fim de se evidenciar as diferenças na formação e entre as características de ambas. Na imagem do TM-Landsat, observa-se a influência das condições atmosféricas (nuvens) acarretando a perda de informação das áreas sob as nuvens e sob suas sombras. Já na imagem do JERS-1, não se nota a influência de nuvens e de suas sombras, porém quando esta imagem é comparada à imagem do TM-Landsat, ela é, de modo geral, visualmente menos rica em informação e detalhes, o que dificulta a interpretação visual desta imagem. Consideradas as significativas diferenças entre imagens ópticas e de radar, principalmente no que concerne ao comportamento dos dados, muitas das técnicas utilizadas no processamento de imagens ópticas não se adequam perfeitamente às imagens de radar. Portanto, para a extração de informações das imagens de radar se faz necessário o desenvolvimento de ferramentas (técnicas) específicas para a análise dos dados provenientes de radar, tais como filtros, segmentadores, classificadores, entre outras. Os sistemas de radar são, geralmente, compostos por um transmissor, um receptor, um modulador, um processador e uma antena. As principais características e propriedades da antena de um sistema de radar são: polarização, diagrama de radiação, largura de feixe, lóbulos laterais, diretividade, ganho, impedância de entrada, área de recepção e reciprocidade. A polarização é definida como a orientação segundo a qual oscila, no tempo, o vetor campo elétrico da onda eletromagnética. Esta orientação pode determinar uma polarização do tipo linear, circular ou elíptica. A polarização é dita linear quando a orientação do campo elétrico varia segundo uma linha reta, que pode ainda ser horizontal ou vertical. A onda eletromagnética é dita horizontalmente polarizada quando o vetor do campo elétrico é perpendicular ao plano de incidência da onda (plano que contém o vetor normal à superfície e o vetor de propagação da onda) ou de maneira geral, quando o vetor do campo elétrico é paralelo à superfície imageada. Usualmente, os sistemas de radar utilizam polarizações lineares paralelas, HH e VV, ou cruzadas, HV e VH (a primeira letra refere-se à polarização da radiação transmitida e a segunda à polarização da radiação recebida pela antena).

3 Figura 2: - Imagens óptica (TM-Landsat) e de radar (JERS-1). O imageamento por radar consiste da emissão de pulsos de microondas a intervalos regulares sobre a região de interesse e a recuperação dos sinais de retorno (ecos) provenientes desta região, à medida que o sensor se desloca. A recepção do sinal de retorno pode ser feita utilizando-se a mesma antena emissora (sistemas monoestáticos) ou uma segunda antena (sistemas biestáticos). A Figura 3 ilustra a geometria de imageamento de um SLAR, onde se destacam os principais parâmetros relacionados ao imageamento, tais como: ângulo de incidência e de visada, resoluções espaciais em ground range (direção no solo perpendicular à direção de vôo) e em slant range (direção oblíqua perpendicular à direção de vôo), área imageada, largura do feixe, entre outros. A resolução espacial (definida como a menor distância na qual se pode discriminar dois alvos) nos SLARs de abertura real é diferente para as direções paralela ao vôo (along track ou azimutal) e perpendicular ao vôo (cross track ou range). De acordo coma Figura 3 as resoluções espaciais no solo em azimute ( ρ ) e em range ( ρ ) são dadas por: λ ρ = h a " cos( θ ) e cτ ρ 2sen( θ ) r =, onde λ é o comprimento de onda (que é proporcional ao inverso da freqüência f utilizada, a r λ = c / f ), c é a velocidade da luz, h é a altura de vôo, " é o tamanho físico da antena, θ é o ângulo de visada e τ é a largura do pulso transmitido. Vale ressaltar que / " λ é aproximadamente igual à largura do feixe em azimute (β a ). Já estas resoluções, quando medidas em slant range, não possuem os termos dependentes do ângulo de visada que são utilizados para projetar as resoluções no solo. A resolução em range é diretamente proporcional à largura do pulso transmitido, enquanto que a resolução azimutal é inversamente proporcional ao tamanho da antena e diretamente proporcional à largura do feixe em azimute. O tamanho da antena determina a largura do feixe em azimute, portanto torna-se um fator limitante para a resolução azimutal. Para aumentar a resolução azimutal do RAR sem a necessidade de se aumentar o tamanho físico da antena, desenvolveu-se o SAR. A diferença entre o RAR e o SAR está basicamente no processamento do sinal retornado e na resolução azimutal dos dois sistemas. Segundo Di Cenzo (1981), o aumento da resolução em range é conseguido com a técnica de compressão de pulsos, sendo estes, normalmente, modulados linearmente em freqüência (processo conhecido como chirp). O SAR utiliza a informação de uma seqüência inteira de pulsos ao longo da direção azimutal (e não apenas um pulso como nos RARs) para produzir uma simples faixa imageada. O SAR usa o efeito Doppler (baseado no deslocamento da plataforma) e o histórico das mudanças de fase a ele associado para simular uma antena cujo comprimento é muitas vezes maior que o da antena real. Este processo é obtido eletronicamente, daí o termo "abertura sintética". A resolução azimutal no SAR é independente da largura do pulso transmitido e é aproximadamente igual à metade do tamanho físico da antena.

4 R θ Direção de vôo cτ/2 α β a h Range Near range Far range ρ a ρ r Largura da faixa imageada Azimute Figura 3: - Geometria de imageamento de um SLAR. Fonte: Adaptada de Trevett (1986), p. 29 Desta forma, considerando-se um mesmo tamanho físico da antena, o SAR possui resolução azimutal superior à do RAR. Contudo, aquele é consideravelmente mais complexo, tanto em termos de sua construção quanto em termos de processamento do sinal (Ulaby, 1982). Ao interessado em mais detalhes sobre os princípios básicos associados aos diferentes tipos de radar, recomenda-se a leitura de Di Cenzo (1981), Ulaby (1982), Trevett (1986), Ulaby e Elachi(1990). 3 Comportamento de Alvos A relação fundamental entre as características do sistema de radar, do alvo e do sinal que é transmitido pela antena, que interage com o alvo e novamente retorna para a antena, pode ser resumida através da equação de radar, que, para um sistema monoestático, pode ser definida como: 2 2 Pt λ G0σ Pr =, 3 4 (4π ) R P onde r é a potência média recebida pela antena, Pt é a potência transmitida, λ é o comprimento de onda, G 0 é o ganho máximo da antena, R é a distância entre a antena e o alvo (Figura 3), e σ 0 é o coeficiente de retroespalhamento (backscatter). Pode-se verificar que a potência recebida pela antena é diretamente proporcional ao coeficiente de retroespalhamento, que é o único parâmetro relacionado ao alvo; os demais parâmetros da equação podem ser reunidos, caracterizando o sistema de radar. Uma célula de resolução, representada na imagem pelo pixel, pode ser caracterizada por um conjunto de elementos difusores que, no caso da vegetação, ocupam um certo volume no espaço, distribuídos sobre uma superfície também difusora, representada pelo solo. O sinal de retorno, que chega até a antena proveniente desta célula de resolução, é resultante da soma das contribuições diretas de cada elemento difusor e da superfície, e das reflexões múltiplas entre estes. A Figura 4 mostra esquematicamente as contribuições de um dossel agrícola no retroespalhamento

5 c d e c Retroespalhamento direto das plantas d Retroespalhamento direto do solo (inclui 2 caminhos de atenuação pelo dossel) e Espalhamento múltiplo pelo solo e plantas Figura 4: - Contribuições no retroespalhamento de um dossel agrícola. 4 Imagens SAR: formação e modelagem estatística. A formação de uma imagem SAR requer o processamento coerente do sinal de retorno recebido após a emissão dos pulsos. O processamento do sinal é, geralmente, dividido em duas etapas: o processamento em range e o processamento em azimute. O sinal recebido (complexo) de cada pulso emitido é demodulado em fase (I) e quadratura (Q), amostrado (dada uma função de referência) e convertido para o formato digital (para formar uma seqüência de dados). A seqüência de dados formada é denominada range bin ou range gate e irá formar uma linha da imagem, com número de pixels dependente da taxa de amostragem empregada no sinal. Esta taxa de amostragem define o espaçamento entre centros de pixels (pixel spacing). À medida que o sensor se desloca (na direção azimutal), o processamento dos pulsos emitidos irá compor as colunas da imagem (processamento em azimute). Os SLARs, dada a sua geometria de imageamento e por medirem distâncias, podem gerar imagens com certas degradações. As principais degradações encontradas nas imagens de radar são as distorções geométrica e radiométrica. Dentre as distorções geométricas, podem-se citar as relativas às variações nos movimentos da plataforma, a intrínseca à geometria de imageamento e à formação das imagens, e as três principais referentes às dimensões dos alvos imageados: foreshortening (encurtamento), layover (superposição) e shadowing (sombreamento). Os dois tipos de distorções radiométricas mais comumente encontradas em imagens de radar são aquelas causadas pelo padrão de radiação da antena e pelo ruído speckle, que é inerente a sistemas que operam com iluminação coerente. O padrão de radiação da antena e a geometria de imageamento podem causar uma variação gradual do sinal de retorno na direção perpendicular ao vôo, podendo ser observada na imagem como valores de níveis de cinza mais altos próximos ao near range e mais baixos próximos ao far range. O speckle gera na imagem uma aparência granular (mudanças bruscas de níveis de cinza de um pixel para outro). Este ruído é causado pela característica coerente do sensor, pois a amplitude e fase do sinal de retorno são resultantes de uma soma vetorial (coerente) dos sinais de retorno de vários difusores contidos em cada célula de resolução. A fase de cada difusor está relacionada à distância entre o difusor e o sensor. Se o sensor se move, as fases dos difusores mudarão, acarretando uma alteração na amplitude total. Então, observações sucessivas da mesma área quando o sensor se move resultarão em diferentes valores de amplitude (ver Figura 2). Para boa parte dos pesquisadores da área, o modelo multiplicativo é o que melhor se adequa a esse tipo de dado, e portanto é o mais utilizado e aceito atualmente. Já para dados ópticos, o modelo mais adotado é o aditivo, onde o sinal recebido pode ser decomposto como uma soma de duas variáveis aleatórias (o sinal da cena somado a um ruído) Gaussianas independentes e identicamente distribuídas. No modelo multiplicativo, é considerado que o valor observado em cada pixel da imagem é uma variável aleatória (Z), resultante da multiplicação de outras duas variáveis aleatórias. Estas duas últimas variáveis são independentes, uma relacionada ao retroespalhamento do alvo (X) e outra representando o ruído speckle (Y) que corrompe o sinal recebido da cena. A variável X representa a raiz quadrada da refletividade do alvo que por sua vez é proporcional ao coeficiente de retroespalhamento e será denominada simplesmente como retroespalhamento. Desta forma, matematicamente tem-se Z = X Y, onde a variável aleatória X é sempre considerada real e positiva, enquanto que a variável aleatória Y pode ser complexa ou real e positiva, dependendo apenas do formato de representação dos dados. Este formato pode ser complexo,

6 de intensidade ou de amplitude e as variáveis aleatórias denotando cada um deles serão indexadas com as letras "C", "I" e "A", respectivamente. Assim, Z C representa o sinal de retorno complexo recebido, Z I a intensidade (potência) e Z A a amplitude deste sinal. De modo geral, denominar-se-á de retorno a variável Z. 5 Filtros para Imagens de RADAR Muitos filtros espaciais tem sido desenvolvidos para a redução do ruído Speckle e para o aumento da relação sinal-ruído, objetivando uma melhoria na separabilidade entre os alvos da superfície, com a mínima perda de informação. Assim sendo, é costume utilizar-se este tipo de filtragem para melhorar o aspecto visual das imagens de radar ou como um préprocessamento antes de submeter as imagens de radar aos algoritmos de segmentação de imagens. Os algoritmos de segmentação, especializados em separar objetos de uma cena, foram inicialmente desenvolvidos para imagens ópticas, que em geral contém menos ruído do que as imagens de radar, são do tipo aditivo e tem distribuição gaussiana. O filtro recomendado é o Filtro de Frost, que é um filtro convolucional linear, derivado da minimização do erro médio quadrático sobre o modelo multiplicativo do ruído. Neste filtro incorpora-se a dependência estatística do sinal original, uma vez que se supõe uma função de correlação espacial exponencial entre pixels. É um filtro adaptativo que preserva a estrutura de bordas. O modelo multiplicativo foi também utilizado para o desenvolvimento de classificadores pontuais especiais para o tratamento deste tipo de imagens. Novos algoritmos de segmentação, que levam em conta o modelo multiplicativo já foram desenvolvidos no exterior; estão sendo desenvolvidos na Divisão de Processamento de Imagens do INPE, mas não estão ainda disponíveis comercialmente.. 6 Interferometria SAR. Interferometria SAR é uma técnica que utiliza um par de imagens SAR no formato complexo, de amplitude e fase, para gerar uma terceira imagem complexa, dita imagem interferométrica, cuja fase de cada pixel, dita fase interferométrica, é formada pela diferença de fase entre os pixels correspondentes as duas imagens originais. A fase de cada pixel da imagem interferométrica está relacionada com a elevação do terreno, correspondente a célula de resolução no solo, possibilitando com isso a geração de um Modelo Numérico de Terreno (MNT). A Figura 5 ilustra o processo de aquisição das imagens para a geração da fase interferométrica, através do uso duas antenas na mesma plataforma, separadas por uma distância chamada de linha-base (B). A imagem de fase interferométrica, também conhecida como interferograma, apresenta padrões do tipo franjas, devido ao caráter cíclico da fase (módulo de 2π ). A Figura 6 ilustra a obtenção do interferograma. Figura 5: Modo de aquisição utilizando duas antenas Imagem Complexa 1

7 Anais do IV Workshop em Tratamento de Imagens, NPDI/DCC/ICEx/UFMG, p. 4-13, Junho de Interferograma (fase relativa a 2π ) Imagem Complexa 2 Figura 6: Esquema de obtenção do Interferograma Para que a fase interferométrica possa ser utilizada na geração de MNT, o seu caráter cíclico deve ser removido, ou seja, é necessário transformar a fase relativa (módulo de 2π ) em fase absoluta, este processo é chamado de phaseunwrapping (Goldstein e Zebker, 88). A Figura 7 ilustra graficamente o processo de phase-unwrapping da fase interferométrica em corte e a Figura 8, o phase-unwrapping em formato de imagem altimétrica. Figura 7: Ilustração do processo de phase unwrapping em corte.

8 Anais do IV Workshop em Tratamento de Imagens, NPDI/DCC/ICEx/UFMG, p. 4-13, Junho de Interferograma Fase absoluta Figura 8 - Ilustração do phase unwrapping 7 Alguns resultados. O INPE, em conjunto com a diretoria de Serviço Geográfico do Exército e a firma AeroSensing GmbH, firma essa que nasceu no seio da Agencia Espacial da Alemanha (DLR), promoveu em Setembro de 2000, uma missão na região do rio Tapajós, Pará, para aquisição de pares interferométricos em Bandas P e X com o uso do radar SAR aerotransportado AeS1 desta firma. A figura 9 apresenta um parte da região imageada nas bandas X e P respectivamente, com espaçamento entre pixels de 2,5m. Experiências em florestas temperadas indicam que o radar P penetra a floresta até o solo, permitindo em seu modo interferométrico, a aquisição de modelos digitais de elevação (MDE) no nível do solo (Figura 10). Os vetores superpostos às figuras representam as estradas da região, cujas coordenadas e elevação forma medidas por GPS. Os pares interferométricos em Banda X observam o MDE do topo da floresta. Observa a superfície portanto, dando origem ao Modelo Digital de Superfície (MDS). A diferença MDS-MDE é o Modelo Digital de Altura (MDA) da floresta. A figura 11 apresenta um trecho de composição colorida de imagem TM coletada na mesma época, reamostrada para 2,5 m e um trecho do MDA da mesma área. Figura 9: Trechos da região imageada nas bandas X e P (HH)

9 Figura 10: - Modelo de Elevação gerado por InSAR Banda P para a região da Floresta Nacional do Tapajós. Figura 11: Composição colorida TM e Modelo Digital de Altura relativos ao trecho da figura 9. A Figura 12 apresenta a comparação das alturas médias de vários locais de vegetação rasteira ou regeneração nova e as alturas médias de árvores, em floresta primária, maiores que 21m comparada com as alturas médias do MDA nas mesmas regiões onde foram feitas as medidas em campo. Nota-se uma boa correlação entre as medidas de campo e o que se mede no MDA, construído, neste caso, integralmente por dados de sensoriamento remoto. A precisão tanto do Modelo de Elevação quanto do Modelo de Superfície na região mediram no entorno do desvio padrão de +- 5m, quando comparados com dados de altitude medidos por GPS diferencial. 8 Considerações finais. A disponibilidade de imagens de radar de abertura sintética ampliou a possibilidade de utilização de dados de sensoriamento remoto para avaliação de recursos naturais, ainda mais que novos sensores totalmente polarimétricos e com maior resolução serão lançados em futuro próximo. Aí se inclui o projeto brasileiro de radar na banda L, o MapSar. Para a utilização eficiente desses novos tipos de dados é necessária a divulgação da natureza e das ferramentas necessárias para sua correta utilização e a continuidade da pesquisa para a melhoria constante das técnicas disponíveis.

10 Figura 12: Comparação entre parâmetros da floresta e média sobre as mesmas regiões no MDA 9 Referências DI CENZO, A. Synthetic aperture radar and digital processing: an introduction. Pasadena, CA, JPL, Feb (JPL Publication). GOLDSTEIN, R. M.; ZEBKER, H. E WERNER, C. L., Satellite radar interferometry: Two-dimentional phase unwrapping, Radio Science, Vol. 23, No. 4, pg , August, 1988 TREVETT, J.W. Imaging radar for resources surveys. New York, NY, Chapman and Hall, p. ULABY, F.T. Radar signature of terrain: useful monitors of renewable resources. Proceedings of IEEE, 70(12): , Dec ULABY, F.T.; ELACHI, C. Radar polarimetriy for geoscience applications. Norwood: Artech House, p.