Interpretação Visual de Produtos de Sensoriamento Remoto
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- Levi Escobar Santarém
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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA NATUREZA DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS Interpretação Visual de Produtos de Sensoriamento Remoto Prof. Dr. Richarde Marques
2 IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO IMAGEM A imagem é composta por pixels geograficamente ordenados e adjacentes um comosoutrosconstituindo de n pixels na direção X e n pixels na direção Y.
3 IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO IMAGEM: é uma representação, ou modelo, que representa as informações dos objetos através da reflectância espectral PIXEL (Picture Element). Um pixel tem propriedades espaciais e espectrais. A propriedade espectral define a intensidade da resposta espectral de uma célula em uma determinada banda espectral
4 IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO IMAGEM EM TONS DE CINZA Refere-se à capacidade do sistema sensor em detectar as variações da radiância espectral recebida. os valores da refletância estão associados a uma escala de tons que variam de branco (Alta Refletância) ao preto (Baixa Refletância). O número de níveis de cinza está expresso em bits, ou seja, expresso em função do número de dígitos binários necessários para armazenar, em forma digital, o valor do nívelmáximodecinza.
5 IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO IMAGEM EM TONS DE CINZA Os tons irão variar do preto, para valores de refletância igual a zero e branco para os valores máximos. Como calcular a quantidade de níveis de cinza: Níveis de Cinza = 2número de bits Exemplo 1: TM/Landsat = 8 bits. TM/Landsat = 2 8 = 256 níveis de cinza. Exemplo 2: AVHRR/NOAA = 10 bits. AVHRR/NOAA =2 10 = 1024 níveis de cinza.
6 IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO
7 Imagem Multiespectral Uma imagem multiespectral é aquela formada por 2 ou mais imagens de diferentes faixas espectrais (bandas). Para formar uma imagem colorida é necessário 2 ou mais espectrais. bandas Com a superposição das bandas associadas as cores (vermelho, azul e verde - RGB)
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10 RESOLUÇÃO ESPACIAL
11 SATÉLITES DE OBSERVAÇÃO DA TERRA
12 PROGRAMA LANDSAT Altitude : 705 km Órbita heliossincrônica Passagem no equador às 10:00 hs +/- 15 min Ciclo de repetição orbital de 15 dias 6 bandas no visível (resolução espacial = 30 m) e Satélite Landsat 7 - ETM+ 1 banda no termal (resolução espacial = 120 m)
13 BANDA 1 Grande penetração em corpos d'água Permite detalhar a turbidez da água Permite detalhar o traçado de correntes em corpos d'águas costeiras Apresenta sensibilidade a plumas de fumaça Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
14 BANDA 2 Grande sensibilidade à presença de sedimentos em suspensão Tem boa penetração em copos d'água. Boa para mapeamento de vegetação Boa para mapeamento de áreas com atividades antrópicas Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
15 BANDA 3 Bom contraste entre a vegetação e solo exposto Discrimina diversos tipos de vegetação. É a banda mais utilizada para a delimitação das "manchas" urbanas e traçado do sistema viário É adequada também para mapeamentos de uso do solo Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
16 BANDA 4 Apresenta bom contraste entre solo e corpos d'água e áreas úmidas Sensível à morfologia do terreno, sendo muito utilizada para Mapeamentos de geologia e geomorfologia Muito sensível à absorção da radiação eletromagnética pelos óxidos de ferro e titânio, muito comuns nos solos tropicais intemperizados Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
17 BANDA 5 (infravermelho médio) Permite observar o teor de umidade nas plantas e causados por falta de água Informações sobre a umidade do solo Detectar possíveis estresses na vegetação Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
18 BANDA 6 (infravermelho termal) Mapeamento de estresse térmico em plantas. Estudos de propriedade termal dos solos, mapeamento da evapotranspiração. Utilizada para estudos de ilhas de calor urbanas. Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
19 BANDA 7 (infravermelho médio) Apresenta sensibilidade à morfologia do terreno. Estudos nas áreas de geologia, solos e geomorfologia. Utilizada também para identificação de minerais. Detecção de umidade no solo e na vegetação. Imagem gerada pelo INPE/DGI Rio de Janeiro, RJ, Brasil
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21 COMBINAÇÃO DE BANDAS 3, 4, 5 (azul, verde, vermelho) Combinação de duas bandas no IR possibilita uma maior diferenciação entre solo e água. Tipos e condições de vegetações Áreas urbanas e solos expostos Água
22 Resolução e Bandas Espectrais TM HRV AVHRR Freqüência de aquisição de imagem 16 dias 26 dias 2 vezes no dia Resolução espectral 30 m 20 m (Banda 1 a 3) 1,1 km 120 m 1 m (Pan) Resolução radiométrica 8 bits 8 bits (Banda 1 a 3) 6 bits (Pan) 10 bits Resolução espectral Banda 1 0,45 0,52 Banda 1 0,50 0,59 Banda 1 0,58 0,68 bandas espectrais (micrômetros) Banda 2 0,52 0,60 Banda 3 0,63 0,69 Banda 2 0,61 0,68 Banda 3 0,79 0,89 Banda 2 0,725 1,1 Banda 3 3,55 3,93 Banda 4 0,76 0,90 Pan 0,51 0,73 Banda 4 10,30 11,30 Banda 5 1,55 1,75 Banda 5 11,50 12,50 Banda 6 10,74 12,5 Banda 7 2,08 2,35
23 Satélite SPOT Sensor HRV Canal Faixa Espectral Principais aplicações 1 0,50 0,59 Reflectância de vegetação verde sadia Mapeamento de água 2 0,61 0,68 Absorção de clorofila Diferenciação de espécies vegetais Diferenciação entre solo e vegetação 3 0,79 0,89 Levantamento de fitomassa Delineamento de corpos d água Pan 0,51 0,73 Estudo de áreas urbanas
24 Satélite NOAA Sensor AVHRR Canal Faixa Espectral Principais aplicações 1 0,58 0,68 Mapeamento diurno de nuvem, gelo e neve Definição de feições de solo e cobertura vegetal 2 0,725 1,1 Delineamento da superfície da água Definição de condições de fusão de neve e gelo Avaliação da vegetação e monitoramento meteorológico 3 3,55 3,93 Mapeamento noturno e diurno de nuvens Análise da temperatura (C) da superfície do mar Detecção de pontos quentes (incêndios) 4 e 5 10,30 11,30 11,50 12,50 Mapeamento noturno e diurno de nuvens Medição da superfície do mar, lagos e rios Detecção de erupção vulcânica Umidade do solo, atributos meteorológicos das nuvens
25 Satélite LANDSAT Sensor TM Canal Faixa Espectral Principais aplicações 1 0,45 0,52 Mapeamento de águas costeiras Diferenciação entre solo e vegetação 2 0,52 0,60 Reflectância de vegetação verde sadia 3 0,63 0,69 Absorção de clorofila Diferenciação de espécies vegetais 4 0,76 0,90 Levantamento de biomassa Delineamento de corpos d água 5 1,55 1,75 Medidas de umidade de vegetação Diferenciação entre nuvens e neve 6 10,4 12,5 Mapeamento de estresse térmico em plantas Outros mapeamentos térmicos 7 2,08 2,35 Mapeamento hidrotermal
26 INTERPRETAÇÃO DE IMAGENS Interpretar fotografias ou imagens é identificar objetos nelas representados e dar significados a cada um deles. O resultado da interpretação de imagens é a produção de um mapa.
27 AS FASES DA INTERPRETAÇÃO A interpretação de imagens divide-se em três fases distintas, a saber a fotoleitura, a fotoanálise e a fotointerpretação. 1. Fotoleitura: consiste essencialmente na identificação de feições ou objetos sobre as imagens fotográficas, quando a feição é muito evidente, a fotoleitura já passa dar o significado do objeto, resumindo o processo de fotointerpretação.
28 AS FASES DA INTERPRETAÇÃO 2. Fotoanálise: consiste no estudo das relações entre as imagens, associando e ordenando as partes dessas, ou seja comparando feições e agrupando regiões similares, conhecidas como zonas homólogas. Zonas homólogas são portanto as áreas delimitadas sobre as imagens fotográficas, constituídas pela repetição dos elementos de textura que possuem propriedades semelhantes e mesma estrutura.
29 AS FASES DA INTERPRETAÇÃO 3. Fotointerpretação: é o processo que utiliza o raciocínio lógico dedutivo e indutivo para compreender os princípios e os processos que criaram as feições e objetos identificados. Por exemplo, drenagem radial indica a presença de domo estrutural.
30 Interpretação Visual de Produtos de Sensoriamento Remoto Os critérios usados na identificação e determinação de um objeto são: 1. Forma: geometria do objeto; 2. Tamanho: critério que varia conforme a escala da fotografia aérea ou a resolução espacial da imagem; 3. Tonalidade: quantidade de energia (normalmente a luz solar) refletida por um objeto. Obedecendo o princípio da reflectância, um objeto que absorve a energia incidente aparece nas imagens em tons escuros. O contrário acontece com um objeto que reflete a energia que aparece em tons claros; 4. Localização do objeto na paisagem; 5. Textura: lisa ou rugosa, homogênea ou
31 Elementos de Interpretação de Imagens Tonalidade: variação dos tons de cinza é utilizado pra interpretar os objetos. Quanto mais luz ou energia refletir, mais a sua representação na imagem vai tender ao branco, e quanto menos energia, mais a sua representação vai tender ao preto.
32 Elementos de Interpretação de Imagens Cor: formada pela combinação de duas ou mais imagens de bandas espectrais, usando o processo aditivo de combinação das cores primárias: Vermelho, Verde e Azul - RGB.
33 Elementos de Interpretação de Imagens Textura: refere-se ao aspecto liso (uniforme) ou rugoso dos objetos numa imagem. Ela contém informações quanto às variações de tons de cinza/cor de uma imagem. Esse elemento é importante na identificação de unidades de relevo. A textura lisa significa relevo plano, enquanto a rugosa significa relevo acidentado.
34 Elementos de Interpretação de Imagens Textura
35 Elementos de Interpretação de Imagens Forma: é um dos elementos mais importantes, que alguns objetos só podem ser identificados apenas com base nesse elemento.
36 Elementos de Interpretação de Imagens Forma:
37 Elementos de Interpretação de Imagens Padrão: pode ajudar na identificação, uma vez que, se refere ao arranjo espacial de objetos. Nesse elemento, podemos associar padrões espaciais de unidades de relevo, plantações, habitações, indicadores de nível sócio-econômico. Forma irregular, resultante de uma ausência de estrutura ou organização. Área de favela em Belo Horizonte.
38 Elementos de Interpretação de Imagens Sombra: em imagens bidimensionais, esse elemento serve pra dimensionar a altura de objetos. Sombreamento ao longo de uma área urbana, indicando uma acentuada verticalização
39 Técnicas de interpretação visual de imagens
40 Técnicas de interpretação visual de imagens
41 Técnicas de interpretação visual de imagens
42 Interpretação Visual de Produtos de Sensoriamento Remoto Algumas questões desse procedimento: 1. Quais são as principais categorias de objetos presentes na paisagem? (chamamos de categorias de objetos aqueles classificados em grandes unidades temáticas). 2. Dos objetos presentes na paisagem, quais são os mais significativos para o estudo? 3. Qual é a localização e a distribuição desses objetos? 4. Os objetos identificados possuem tonalidades e texturas distintas? 5. A organização dos objetos observados denota estruturas diferentes? 6. Quais seriam os elementos explicativos para a localização das estruturas espaciais identificadas? 7. Qual legenda representa as estruturas espaciais identificadas? 8. Quais seriam os mecanismos explicativos de tais estruturas espaciais?
43 Comportamento Espectral dos Alvos Água Comportamento espectral de massas d água com alta e baixa biomassa fitoplanctônica. + fitoplâncton - fitoplâncton
44 Comportamento Espectral dos Alvos Água Comportamento espectral de massas d água com alta (gráfico superior) e baixa concentração de partículas em suspensão. + concentração partículas - concentração partículas
45 Comportamento Espectral dos Alvos Solos A reflectância espectral dos solos é função de várias características importantes, incluindo: A textura do solo (% de areia, silte e argila); Umidade do solo (ex: seco, úmido, saturado); Conteúdo de matéria orgânica; Conteúdo de óxidos de ferro; Salinidade do solo; Rugosidade superficial.
46 Comportamento Espectral dos Alvos Solos (1) Alto teor de matéria orgânica e estrutura argilosa (textura fina).
47 Comportamento Espectral dos Alvos Solos (2) Baixo teor de matéria orgânica e médio teor de óxido de ferro.
48 Comportamento Espectral dos Alvos Solos (3) Baixo teor de matéria orgânica e alto teor de óxido de ferro.
49 Comportamento Espectral dos Alvos Solos (4) Alto teor de matéria orgânica e solo arenoso (textura grosseira).
50 Comportamento Espectral dos Alvos Solos 5) Alto teor de óxido de ferro e textura argilosa.
51 Comportamento Espectral dos Alvos Vegetação FATORES QUE INFLUENCIAM A RESPOSTA ESPECTRAL DOS DOSSÉIS. Fonte de REM SENSOR ORBITAL FATORES ATMOSFÉRICOS PIXEL FATORES DA CULTURA SUBSTRATOS CULTURAIS FATORES TOPOGRÁFICOS SOMBRAS
52 Comportamento Espectral dos Alvos Vegetação Função complexa de: Propriedades do dossel Propriedades do substrato Propriedades das folhas verdes
53 Comportamento Espectral dos Alvos Vegetação Reflectância (%) TM1 TM2 TM3 TM4 Grama Arbusto Pinheiro Pinus VISÍVEL NIR Comprimento de Onda ( m) Influência do conteúdo de clorofila; da forma, área e número de folhas e da estrutura geral (celulose), nas propriedades espectrais de plantas. Embora exibam propriedades similares no espectro visível, as plantas podem ser facilmente distinguidas pela sua reflectância no infravermelho próximo (NIR).
54 Comportamento Espectral dos Alvos Vegetação Mesma vegetação e diferentes estágio fonológicos Vegetação verde Vegetação seca Vegetação Muito seca
55 CURVA PADRÃO
56 ASSINATURA ESPECTRAL DA FOLHA visível (B, G e R), a pequena reflectância (maior absortância) é produzida por pigmentos da folha (clorofila, xantofila e carotenos) Infravermelho Próximo (IR), a maior reflectância resulta da interação da radiação com a estrutura celular da folha.
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