ORIENTAÇÃO DE IMAGENS IKONOS UTILIZANDO A TRANSFORMAÇÃO MATEMÁTICA APM AFFINE PROJECTION MODEL

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1 ORIENTAÇÃO DE IMAGENS IKONOS UTILIZANDO A TRANSFORMAÇÃO MATEMÁTICA APM AFFINE PROJECTION MODEL Jorge Dirceu Melo de Cerqueira 1 Ana Lúcia Bezerra Candeias 2 Daniel Carneiro da Silva 3 3ª Divisão de Levantamento 1 Av. Joaquim Nabuco 1687, Guadalupe Olinda PE Telefone/Fax: Telefone: Universidade Federal de Pernambuco - UFPE 2,3 Centro de Tecnologia e Geociências CTG Departamento de Engenharia Cartográfica - DECART Av. Acadêmico Hélio Ramos, s/n Cidade Universitária Recife PE Telefone/Fax: Telefone: jdmcerqueira@terra.com.br 2 analucia@ufpe.br 3 danielcs@ufpe.br RESUMO Este artigo descreve o desenvolvimento de uma metodologia para a ortoretificação de imagens de satélites de GEO IKONOS, utilizando o modelo matemático tri-dimensional Affine Projection Model APM, também conhecida como a equação de projeção paralela. Numa fase inicial da pesquisa foram implementados a equação de projeção paralela e o mapeamento usando programação em MATLAB, em imagem GEO IKONOS na região da cidade de Recife. Este modelamento fornecerá um embasamento teórico para a implementação de programas mais completos para ortorretificação digital a partir de imagens de alta resolução espacial. ABSTRACT This paper describes the development of a methodology for the orthorectification of GEO IKONOS image satellites, using the tri-dimensional Affine Projection Model APM. First of all, a revision of this theory is shown in this paper like parallel projection equation and mapping of orthoretification. This study will be support implementation of this methodology to high resolution image. The test area is the city of Recife-PE. 1 INTRODUÇÃO Com a era comercial de satélites de alta resolução de observação da terra, iniciada com o lançamento em setembro de 1999 do IKONOS-2 pela empresa americana Space Imaging, apresentando uma imagem de resolução no terreno de 1 metro para o modo pancromático e de 4 metros para o multiespectral é de fundamental importância à compreensão pela comunidade de fotogrametria e sensoriamento remoto do real potencial métrico dessas imagens de satélites. Considerando sua resolução espacial, são inúmeras as aplicações destas imagens: Projetos de SIG s, bases para elaboração de mapas urbanos básicos, elaboração e atualização de mapas de arruamentos e cadastro, turismo entre outras aplicações. O processamento de imagem digital de sensoriamento remoto consiste na análise de características geométricas e radiométricas. A partir destas características é possível corrigir a distorção da imagem e melhorar sua qualidade, otimizando sua utilização. O tempo e o custo despendidos nos mapeamentos baseados em técnicas topográficas e de aerofotogrametria convencional têm encorajado à realização de pesquisa em busca de novas técnicas de mapeamento.

2 Atualmente, com os avanços da informática, a ortorretificação de imagens digitais surge como uma forte área de pesquisa, principalmente no caso de imagens orbitais, para obtenção de mapeamento planimétrico digital, tendo como principais vantagens a facilidade operacional, o menor custo de equipamentos e o tempo de execução de um projeto de mapeamento planimétrico quando comparada ao método clássico estereofotogramétrico. A ortorretificação é baseada em uma fundamentação matemática e geométrica, que reflete a realidade física da geometria de visada do sensor. Essa fundamentação leva em consideração as distorções que ocorrem na formação da imagem, isto é, distorções relativas à plataforma, ao sensor, a Terra e a projeção cartográfica. Este trabalho aborda um método de ortorretificação de imagens orbitais, utilizando uma transformação matemática que permite a extração precisa de informações tridimensionais 3D do terreno a partir de imagens GEO IKONOS, onde o deslocamento de pontos na imagem devido ao relevo é considerado. O modelo matemático considerado para a transformação entre os referenciais envolvidos, o da imagem (x,y) e o referencial geodésico local (X,Y,Z), é a equação APM Affine Projection Model, conhecido como Equação de Projeção Paralela que projeta o espaço R3 no plano R2. 2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Este item faz uma breve revisão das características das imagens IKONOS, equação APM, ortorretificação digital e modelo digital de terreno Características das Imagens Ikonos O satélite IKONOS II foi lançado no dia 24 de Setembro de 1999, e está operacional desde o inicio de janeiro de 2000, administrado pela empresa americana SPACE IMAGING. As imagens geradas pelo IKONOS II possuem uma resolução espacial de 1 metro (pancromático) e 4 metros (multiespectral). A resolução radiométrica é de 11 bits (2048 níveis de cinza) aumentando o poder de contraste e de discriminação dos alvos. Outras imagens de satélites, como SPOT, CBERS, IRS, ou LANDSAT, tem resolução radiométrica de 8 bits (1 byte) ou 256 níveis de cinza. Outras imagens de satélites, como SPOT, CBERS, IRS, ou LANDSAT, tem resolução radiométrica de 8 bits (1 byte) ou 256 níveis de cinza e portanto o nível detalhamento radiométrico é menor que as imagens geradas pelo IKONOS. O IKONOS segue uma órbita de aproximação polar, repetitiva, circular e sincrono-solar, o que garante uma cobertura completa da terra. O sensor pode se inclinar para adquirir imagens em até 700km para cada lado de sua órbita (para frente e para trás e para os dois lados, com ângulo de incidência máxima 26º fora do Ponto Nadir), permitindo a revisita, com diferentes ângulos e resoluções, de quase qualquer ponto da terra com uma média de 1,5 dias (resolução de 2m). Uma média de revisita a cada 2,90 dias pode fornecer resolução de dados de 1m, cobrindo uma distância de até 300km para cada lado da órbita (ângulo de +/-10º). Os dados não são adquiridos continuamente, como acontece com os outros satélites (por ex. Landsat), mas sim de forma programada. Considerando sua resolução espacial, são inúmeras as aplicações destas imagens como mapeamento, agricultura, manejo florestal, entre outros. As principais características técnicas do satélite IKONOS II estão resumidos tabela 1. Tabela 1. Principais características técnicas do satélite IKONOS II Altitude 680 km Inclinação 98,1º Velocidade 7km / s Sentido da Órbita Descendente Duração da Órbita 98 minutos Tipo de Órbita Sol-síncrona Resolução Pancromática: 1m / Multiespectral: 4m Espacial Pan µ Azul µ Bandas espectrais Verde µ Vermelho µ Infra vermelho próximo µ 13km na vertical (cenas de 13km x Imageamento 13km) Faixas de 11km x 100km até 11km x Capacidade de1000km Aquisição demosaicos de até km2 imagens km² de área imageada numa passagem 2.9 dias no modo Pancromático 1.5 dia no modo Multiespectral Freqüência deesses valores valem para latitude de +/- Revisita 40º. A freqüência de revisita para latitudes maiores será menor, e maior para as latitudes perto do Equador. Fonte: Basicamente existem cinco opções de produto de imagens IKONOS para o pancromático com fusão de bandas do multiespectral (pan-sharpened) com resolução espacial de 1,0 metro. São denominados de Geo, Reference, Pro, Precision e Precision Plus. Dentre estas opções de imagens IKONOS II disponíveis comercialmente nos dias

3 atuais, a imagem Geo tem sido a mais utilizada, em função do menor custo e facilidade para a aquisição do produto. 2.2 Equação APM Affine Projection Model Segundo BALTSAVIAS (2001), HATTORI (2000) e FRASER (2001), nos últimos anos, vários modelos matemáticos vêm sendo pesquisados para a obtenção de informações espaciais tridimensionais (3D) e geração de ortoimagens a partir de imagens digitais de sensores remotos de varredura linear (line CCD sensors), tais como: SPOT, IRS-1 E IKONOS. Considerando a utilização de imagens de satélites o desenvolvimento de modelos matemáticos rigorosos baseados nas equações de colinearidade, exigem o conhecimento de dados de calibração do sensor, informações da órbita do satélite e atitude do sensor. Como estes dados encontram-se indisponíveis ou de difícil obtenção para os produtos IKONOS GEO, objeto desta pesquisa, se faz necessário o desenvolvimento de um modelo matemático que defina de forma mais exata, a transformação entre os referenciais da imagem e o geodésico local. O modelo matemático considerado para a transformação entre os referenciais envolvidos, o da imagem (x,y) e o referencial geodésico local (X,Y,Z), é a equação APM Affine Projection Model, conhecido como Equação de Projeção Paralela que projeta o espaço R3 no plano R2. Este transformação matemática permite a extração precisa de informações tridimensionais 3D do terreno a partir dessas imagens sem o conhecimento dos parâmetros geométricos do sensor e órbita do satélite, onde o deslocamento de pontos na imagem devido ao relevo é considerado, sendo necessária a informação altimétrica que pode ser obtida através do Modelo Digital de Terreno (MDT) da região a ser trabalhada. A projeção paralela é caso particular da projeção central onde o centro de projeção foi deslocado para o infinito (LUGNANI,1987). Este tipo de projeção modela o comportamento dos sistemas de sensores dos satélites de alta resolução que são tipicamente lineares do tipo pushbroom. A imagem IKONOS é proveniente de um sensor linear que possui grande distancia focal e campo de visada estreito. A geometria de uma linha da imagem tem uma perspectiva central no sentido da varredura e aproxima-se de uma projeção paralela no sentido do deslocamento do satélite. Portanto, a projeção da imagem pode ser aproximada por uma projeção paralela. Segundo Okamoto (1999), o modelo de projeção APM pode ser derivado da equação de colinearidade convencional: 0 y -c = λ (R φi R ωi R κi ) T X X0i Y Y0i Z Z0i (1) Onde, (X,Y,Z) são as coordenadas do ponto no terreno, λ é o parâmetro de escala, c é a distância principal, R φi R ωi R κi são matrizes de rotação e (x,y) são coordenadas de ponto imagem. Considerando a imagem como uma projeção paralela, a distancia c pode ser considerada no infinito e a equação (1) pode ser escrita como: 0 = a11(x X 0 i)+a12(y Y 0 i)+a13(z Z 0 i) (2) Y = a21(x X 0 i)+a22(y Y 0 i)+a23 (Z Z 0 i) (3) Onde, aij (i=1,2,3; j=1,2,3) são elementos da matriz λ (R φi R ωi R κi ) T. Considerando, além disso, que o sensor se move linearmente no espaço e que os parâmetros de orientação permanecem constantes, o centro de projeção de cada linha pode ser descrito por: X 0i = X 0 + X i (4) Com X 0 e X valores constantes e i o número da linha. Expressões semelhantes são igualmente definidas para Y 0i e Z 0i. A linha de número i é expressa pela eq. (2), obtida substituindo a eq.(4) na (2): i = a 11 (X X0)+a 12 (Y Y0)+a 13 (Z Z0) (5) a 11 X+ a 12 Y+a 13 Z Substituindo a linha de número i pela coordenada de imagem x, e considerando os parâmetros de orientação constantes, a eq. (5) pode ser expressa por: x = a 11 (X X0)+a 12 (Y Y0)+a 13 (Z Z0) (6) a 11 X+ a 12 Y+a 13 Z A equação (6) organizada para os coeficientes constantes é descrita pela seguinte expressão algébrica: x = A 1 X + A 2 Y + A 3 Z + A 4 (7) A equação (3) também é expressa através de arranjo semelhante por: y = A 5 X + A 6 Y + A 7 Z + A 8 (8) Onde, (x, y) = coordenadas planas no referencial da imagem; (X,Y,Z) = coordenadas tridimensionais no referencial geodésico local; (A 1, A 2... A 8 ) = parâmetros de transformação. As equações (7) e (8) são conhecidas como Equação APM.

4 2.3. Ortorretificação Digital O processo de ortorretificação digital consiste na correção da imagem devido às diversas distorções, especialmente as causadas pela posição do satélite, pela superfície física da Terra (relevo e curvatura) e pela projeção cartográfica. Para a realização da ortorretificação das imagens, necessariamente deve haver um MDT (modelo digital de terreno), sem o qual não seria possível a correção devido ao relevo (Volotão, 2001). O princípio da geração de ortoimagens a partir de um MDT é conceitualmente simples, pode ser obtido através do método de retificação diferencial de imagens, como ilustrado na figura 1, que consiste em atribuir valores de cinza da imagem de satélites para cada pixel do MDT. Para determinar os valores de cinza na imagem, as coordenadas tridimensionais (X,Y, Z) de cada pixel do MDT são transformadas para o domínio da imagem utilizando um modelo matemático de mapeamento (Eq. APM, por exemplo). Obtendo-se as coordenadas de imagem (x,y), o valor de cinza é interpolado por um método de reamostragem de pixels (o método do vizinho mais próximo, por exemplo) e em seguida armazenado nas mesmas coordenadas (X,Y) do MDT gerando a ortoimagem. Figura 1. Método de Retificação Diferencial de Imagens Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a análise de geomorfologia e erodibilidade; Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas; Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis). Para a representação de uma superfície real no computador é indispensável à elaboração e criação de um modelo digital, que pode estar representado por equações analíticas ou uma rede (grade) de pontos, de modo a transmitir ao usuário as características espaciais do terreno. A obtenção de informações da superfície real para fins de modelamento matemático de superfícies, consiste em levantar por uma técnica de amostragem um certo número de pontos com coordenadas espaciais (X,Y,Z). o processo de amostragem não pode ser conduzido de forma casual. A escolha de pontos deve ser realizada de maneira que o conteúdo informativo dos mesmos represente o comportamento estrutural da superfície real. A correta definição dos pontos amostrados constitue a base de funcionamento dos algoritmos matemáticos utilizados na interpolação matemática de alturas. Os pontos com suas coordenadas espaciais podem ser obtidos com base nas seguintes técnicas: levantamentos topográficos e geodésicos, Fotogrametria, digitalização vetorial de curvas de nível, transformação de curvas de nível digital (vetorial) para pontos com coordenadas espaciais. Os dois principais tipos de grade utilizados em modelagem digital do terreno são a triangulação e a grade retangular (figura 2). A grade regular pode ser obtida tanto por aquisição regular quanto por interpolação. Sua principal vantagem é o fato de, dado seu arranjo regular, poder ser armazenada e representada sem maior esforço computacional. Entretanto, como em geral é advinda de interpolação, perde-se a precisão dos pontos originais. A rede triangular irregular (triangular irregular network), ou TIN, é composta pelos pontos originais, ligados três a três, formando triângulos irregulares, porém, com propriedades matemáticas bem definidas Modelo Digital de Terreno Um Modelo Digital de Terreno (MDT) é uma representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre. Dados de relevo, informação geológicas, levantamentos de profundidades do mar ou de um rio, informação meteorológicas e dados geofísicos e geoquímicos são exemplos típicos de fenômenos representados por um MDT. Dentre alguns usos do MDT pode-se citar (Burrough, 1986): Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos; Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens; Figura 3. Superposição de grade regular retangular ( ) com triangular (+) (a esquerda) e TIN (à direita). 3. MATERIAL E MÉTODO A imagem GEO IKONOS utilizada como área de estudo cobre parte da região metropolitana da cidade de

5 Recife (RMR). O relevo da região é pouco acidentado. A imagem tem uma resolução espacial de 1,0 metro, resolução radiométrica de 11 bits, na forma PAN/MSI, obtida com a fusão de imagens multiespectral com a pancromática. A Figura 3 mostra um extrato da imagem de uma área próxima ao bairro do Curado, Recife-PE, onde se pode observar diversos exemplos de feições planimétricas como áreas construídas, estradas, entre outras. Para a determinação dos parâmetros da equação APM (7), (8) foi empregado o Método dos Mínimos Quadrados MMQ, através do método paramétrico. A implementação dessa equação foi realizada no software MATLAB. Os pontos de apoio, que são detalhes pontuais identificados na imagem e de fácil acesso no terreno, serão obtidos de levantamento de campo por GPS. Para a obtenção da grade do MDT foi utilizado o software SPRING 3.6, tendo como dados de entrada as curvas de nível com eqüidistância de 2,0m obtidas da digitalização vetorial de uma ortofoto na escala de 1:2000 (figura 4), gerando uma malha regular, retangular com espaçamento de 1,0m com o interpolador: Média Ponderada/Cota/Quadrante. Figura 3. Extrato da imagem GEO IKONOS da RMR

6 Figura 4.Curvas de nível com eqüidistância de 2 m obtidas de uma ortofo na escala 1:2000. O método de retificação diferencial utilizando a equação APM encontra-se em fase de implementação. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Espera-se obter uma avaliação geométrica das imagens do satélite GEO IKONOS, onde serão apresentadas as vantagens e limitações para a utilização e implementação do modelo matemático APM aplicado para a ortorretificação destas imagens. A partir deste modelamento serão desenvolvidos programas mais completos e implementada uma metodologia para ortorretificação digital de imagens de satélites de alta resolução espacial. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Okamoto, A. Ono, T. Akamatsu, S. Geometric Characteristcs of Alternative Triangulation Models for Satellite Imagery, Proceedings of ASPRS, Anual Conference, Baltsavias, E. Peteraki, M. Zhang, L. Radiometric ang Geometric Evaluation of Ikonos Geo Images and Their Use For 3D Guilding Modelling. ISPRS joint Workshop Hight resolution Mapping From Space 2001, Hanover, Germany, September Burrough, P.A. Principles of geographic information system for land resource assessment. Oxford, Claredon Press, Fraser, C. S.: Hanley H. B.; Yamakawa, T. Sub-Metre Geopositioning With Ikonos Geo Imagery. ISPRS joint Workshop High Resolution Mapping From Space 2001, Hanover, Germany, September Hattori, S.; Ono, T.; Fraser, C. S.; Hasegawa, H. Orientational of Higth-resolution Satellite Images Based on Affine Projection Model. International Archives of Photogrammetry & Remote Sensing. Vol 33, Part B3/1, pp , Amsterdam, CD-ROM. Lee, C. K. Dynamic Monitoring With Video Systems. Departament of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick, P.O. Box 4400, Frederiction, B.B. Canada, Lugnani, J. B. Introdução à Fototriangulação. Universidade Federal do Paraná. Curitiba Mitishita, Edson. A.; Machado, Álvaro, M. L. Sistema Monorestituidor Digital. XIX Congresso Brasileiro de Cartografia, Recife, Anais do Congresso Fotogrametria.

7 Mitishita, Edson. A.; Saraiva, Cláudia C. Modelos Matemáticos para fins de Monorestituição de Imagens de Satélites de Alta Resolução Ikonos 2 - GEO. Simpósio Brasileiro de Geomática, UESP, Presidente Prudente, 9 13 de Julho de Volotão, Carlos F. S. Geração de Ortoimagens para Aplicações Urbanas: Desenvolvimento das Equações e Protótipo Experimental Dissertação de Mestrado. INPE, São José dos Campos, Setembro de Novac, K. Analytical Photogrammetry. Departament of Geodetic Science and Surveying. Othio State University, Columbus, OH