PMI 3331 GEOMÁTICA APLICADA À ENGENHARIA DE PETRÓLEO

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1 UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Escola Politécnica Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo PMI Graduação em Engenharia de Petróleo PMI 3331 GEOMÁTICA APLICADA À ENGENHARIA DE PETRÓLEO

2 PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO TIPOS DE RESOLUÇÃO

3 Processamento Digital de Imagens Facilita a identificação e a obtenção de informações contidas na imagem; Possibilita reconhecimento de objetos e padrões; Auxilia nos processos de análise e interpretação.

4 Imagem Digital Uma fotografia pode ser representada e apresentada em um formato digital pela subdivisão da imagem em áreas de pequeno e igual tamanho, chamadas de elementos da imagem (picture elements) ou pixels. Estes representam a intensidade de cada área com um valor numérico, ou número digital (DN).

5 Imagem Digital

6 Resolução em Sensoriamento Remoto Tipos de Resolução utilizados em Sensoriamento Remoto: Espacial: representada pelo tamanho do campo de visão (aresta do pixel), por exemplo, 10 x 10 m. Espectral: relacionada ao número de regiões do espectro registradas pelo sensor, por exemplo azul, verde, vermelho, infravermelho próximo, infravermelho termal, micro-ondas (radar) etc. Temporal: a cada quanto tempo o sensor adquire dados, por exemplo, a cada 30 dias; Radiométrica: sensibilidade em detectar pequenas variações na energia eletromagnética, representada pela intensidade dos níveis de cinza.

7 Resolução Espacial Resolução Espacial - capacidade do sistema sensor em enxergar objetos na superfície terrestre. Quanto menor o objeto possível de ser visto, maior a resolução espacial de um sensor. O Campo Instantâneo de Visada (IFOV) de um sensor é definido pelo diâmetro do campo instantâneo de visada angular do sensor, constituindo-se na área do terreno imageado que é vista pelo sensor de uma dada altitude em um dado momento. De forma simplificada, o IFOV representa o tamanho do pixel e, consequentemente, a resolução espacial. Jensen, 2007

8 Resolução Espacial IKONOS - 1m IRS-1C (Pan) - 5.9m SPOT (Pan) - 10m SPOT (XS) - 20m IRS MSI LISS III m Landsat TM - 30m

9 Resolução Espectral Resolução Espectral corresponde ao número de bandas espectrais de um sistema sensor e pela largura do intervalo de comprimento de onda coberto por cada banda. Quanto maior o número de bandas e menor a largura do intervalo, maior a resolução espectral de um sensor band 3 band 1 band 2

10 Dimensão Espectral (Z) banda n banda banda 7... banda 5 banda 4 banda 3 banda 2 banda 2 Landsat ETM+ banda 1 banda 1 Copyright 2016 Laboratório de Geomática / PMI / EPUSP Santos, SP

11 Tecnologias Disponíveis x Dimensão Espectral Pancromático Multiespectral Hiperespectral Ultraespectral Nº de Bandas 1 10 s 100 s Pancromático s Multiespectral Hiperespectral Ultraespectral

12 Resolução Radiomátrica Resolução Radiométrica - corresponde ao número de níveis digitais, representando níveis de cinza (DNs), usados para expressar os dados coletados pelo sensor. Quanto maior o número de níveis, maior é a resolução radiométrica. Embora o olho humano não consiga distinguir >30 níveis de cinza entre o preto e o branco, um sistema digital não possui limitação alguma nesse sentido. 1 bit = 2 DN s Número de níveis (DNs): é comumente expresso em função do número de dígitos binários (bits) necessários para armazenar em forma digital o valor do nível máximo. O valor em bits é sempre uma potência de 2. 6 bits = 2 6 = 64 níveis (SPOT, MSS) 8 bits = 2 8 = 256 níveis (TM) 12 bits = 2 12 = 4096 níveis (AVIRIS) DN de um pixel: corresponde à média da intensidade de energia, refletida, emitida ou retroespalhada pelos diferentes materiais presentes na área correspondente a um pixel. 8 bits = 256 DN s

13 Resolução Radiométrica

14 Resolução Temporal Resolução Temporal diz respeito à frequência de imageamento de um sensor em uma mesma área. É essencial para a construção de séries temporais bem como para a análise de elementos ao longo do tempo. 1/6/ /6/2006 3/7/ dias Jensen, 2007 Série temporal de 5 imagens de satélites antes e após a passagem do furacão Katrina em New Orleans (EUA).

15 Resolução Espectral Resolução x Utilidades Pancromático Multiespectral Hyperespectral Recursos Terrestres Agricultura Meio Ambiente Defesa Floresta Transporte Meio Urbano Mapeamento Topográfico Resolução Espacial

16 Resolução Espectral Pancromático Multiespectral Hyperespectral Resolução x Utilidades Sensores Hyperespectrais e Sensores de Varredura Orbitais Sensores Aéreos Digitais Sensores Aéreos Fotográficos Resolução Espacial

17 Referências Bibliográficas CRÓSTA, A. P Material de aula da disciplina Sensoriamento Remoto e Fotogeologia do IG/UNICAMP (material gentilmente concedido). CRÓSTA, A. P Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. Campinas, Instituto de Geociências da Universidade de Campinas, 170p. JENSEN, John R. Sensoriamento Remoto do Ambiente Uma Perspectiva em Recursos Terrestres. 2ª Edição. São José dos Campos: Parêntese, LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W.; CHIPMAN, J. W.; Remote sensing and image interpretation. 6th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, xii, 756p. MORAES NOVO, Evlyn L.M. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. 3ª Edição. São Paulo: Blucher, QUINTANILHA, J.A Processamento de imagens digitais. In: GEOPROCESSAMENTO, 1, São Paulo, Anais. São Paulo: EPUSP, p RICHARDS, J. A; JIA, X. Remote sensing digital image analysis: an introduction. 3th ed. Berlin; New York: Springer- Verlag, xxiv, 4-25p. TODOROVIC-MARINIC, D., 2012, Remote Sensing Underground, GeoExPro, Vol. 9, No. 5,

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