MONITORAMENTO DE CORPOS HÍDRICOS A PARTIR DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO. Andrei Olak Alves1 Oscar Luiz Monteiro de Farias2
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- Isabela Corte-Real Alcântara
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1 MONITORAMENTO DE CORPOS HÍDRICOS A PARTIR DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO Andrei Olak Alves1 Oscar Luiz Monteiro de Farias2 1 Universidade do Estado do Rio de Janeiro Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Meio Ambiente Doutorado Multidisciplinar kaageo@gmail.com 2 Universidade do Estado do Rio de Janeiro Professor do Programa de Pós-Graduação em Meio Ambiente Doutorado Multidisciplinar fariasol@gmail.com 1. INTRODUÇÃO 2.1 Metodologia Nas últimas décadas, houve um significativo aumento do número de trabalhos que fazem uso de imagens de Sensoriamento Remoto (SR) para realizar algum tipo de monitoramento ambiental. Dentre estes, estão as pesquisas voltadas para o tema Água, como pesquisas relacionadas ao gerenciamento de recursos hídricos (LUNA e PEREIRA, 2003), monitoramento da quantidade e qualidade e quantidade da água (NOVO, 2010), monitoramento de plantas aquáticas (GALO et al., 2011), monitoramento de lâmina d'água (NOVO et al., 1981), monitoramento de partículas em suspensão (SAUSEN, 1981), dentre outros. Em geral, métodos de monitoramento de corpos d'água utilizam imagens multiespectrais e classificação supervisionada. Ainda, podem ser utilizados índices como - Normalized Difference. Vegetation Index (Turcker, 1979) e o NDWI Normalized Difference. Water Index, (Gao, 1996) com o objetivo de facilitar o mapeamento do objeto água. No entanto, a literatura carece de métodos para detecção de água de forma automática de com resultados satisfatórios. Assim, o objetivo da presente pesquisa é appresentar resultados iniciais referentes à criação de uma maetodologia criada para o mapeamento da lâmina d'água a partir da imagens de SR, visando contribuir para um processo de automatização do mapeamento e monitoramento de corpos hídricos. Apesar de existir diferenças conceituais, os termos mapeamento de lâmina d'água, mapeamento de corpos hídricos e mapeamento de recursos hídricos estão sendo considerados como sinônimos. Isso porque o intuito final é o mapeamento da classe água, sem considerar características específicas. A pesquisa foi desenvolvida em quatro etapas. Na primeira, foram analisadas e selecionadas quais satélites/sensores poderiam ser utilizados e qual faixa espectral mais adequada para o mapeamento de lâmina d'água. A primeira etapa incluiu, também, pesquisas de trabalhos anteriores com intuito de identificar aplicações já realizadas no mapeamento de recursos hídricos. Ao final da primeira etapa, foi considerado trabalhar com imagens do satélite Landsat 5 TM (Thematic Mapper), por apresentar bandas com faixas espectrais com na região do infravermelho próximo e infravermelho médio, e por fornecer imagens por mais de 30 anos, auxiliando no monitoramento temporal. Os dados do sensor TM selecionados foram: composição colorida RGB/543, banda do infravermelho próximo, geração de índices de vegetação e água NDWI. A segunda etapa da pesquisa foi realizar uma análise visual e estatística (medição dos valores de pixel e média dos pixels de uma determinada região) sobre as imagens selecionadas, com intuito de identificar pixels que representavam objetos com valores similares aos do objeto água, procurando por indícios que não fossem favoráveis ao mapeamento de corpos hídricos de forma automática. Assim, para a terceira etapa, foram selecionados apenas imagens de e NDWI. Na seção 3 estão apresentados os resultados da segunda etapa. A terceira etapa incluiu um primeiro procedimento experimental para a realização de testes para a elaboração de um procedimento que destacasse melhor a água a partir de uma operação entre os índices e NDWI. O resultado possibilitou criar uma nova imagem (grade numérica) que, a partir do presente momento, será identificada como Índice de Detecção de Água, cujo método é apresentado em detalhe na seção 2.2. Na quarta etapa, foi realizado um segundo 2. MATERIAIS E MÉTODOS 1
2 procedimento experimental onde os resultados de mapeamento de lâmina d'água do e do foram comparados com dados estatísticos (taxa de acerto e índice kappa), obtidos a partir da utilização de uma classificação de referência, criada por um fotointerprete. mais próximos dos valores do objeto água. Já no, ocorre uma clara diferenciação dos objetos vegetação e água. Assim, ao subtrair de NDWI, os valores mais altos em ambos (vegetação e outros) tendem a ficar baixos, enquanto os valores mais discrepantes (água) tendem a ficar altos, ressaltando, assim, o objeto água. As equações 6 e 7 exemplificam o problema: e NDWI Para a elaboração do e NDWI foi calculada a radiância espectral (Lλ) e a reflectância espectral (ρλ) (Chander et al., 2009) das imagens em estudo, a partir das equações 1 e 2: L λ =L min + L max L min 255 ( x, y) π L λ d ρλ = ESUN ND λ ( x, y) cos θ (2) λ onde: Lλ : radiância espectral (W.m-2.μm-1.sr-1); Lmin e Lmax : coeficientes de calibração do sensor; ND: número digital; ρλ : reflectância espectral da superfície em cada pixel; ESUNλ : irradiância solar exo-atmosférica média (W.m2.μm-1); θ: ângulo solar zenital. Posteriormente, o (Turcker, 1979) e o NDWI (Gao, 1996) foram calculados utilizando as equações 3 e 4, respectivamente: ρ ρ V = ρivp IVP +ρv ρ ρ IVM NDWI = ρivp IVP +ρ IVM (3) (4) onde: ρivp : reflectância no infravermelho próximo; ρv : reflectância no vermelho; ρivm : reflectância no infravermelho médio Método do Índice de Detecção de Água - O foi desenvolvido a partir de testes de operações aritméticas sobre os valores de NDWI e, com o objetivo de realçar a classe água de modo a diferenciá-la do restante dos objetos e possibilitar o mapeamento da lâmina d'água de forma automática e com maior precisão. O pode ser calculado a partir de uma equação simples de subtração entre e NDWI, conforme equação 5: =NDWI (6) nãoágua=ρλ NDWI ρλ =0 (7) onde: ρλ NDWI : reflectância do NDWI em cada pixel; ρλ : reflectância do NDWI em cada pixel. 2 (x, y) ( x,y) (1) Água =ρλ NDWI ( ρλ )=2 ρλ (5) Como o NDWI é capaz de medir o teor de umidade na vegetação (Gao, 1996), os índices de reflectância normalizados para vegetação tendem a ser Conforme apresentado nas equações acima, o resultado tende a valorizar o objeto água em relação aos demais objetos. Isso só é possível por conta das características específicas do e NDWI. O procedimento experimental com os resultados estão apresentados na seção Procedimento experimental O procedimento experimental foi dividido em duas etapas: 1ª) Procedimento de testes iniciais para identificação das potencialidade ou limitações em realizar o mapeamento da lâmina d'água utilizando os dados propostos e para elaboração do ; 2ª) Procedimento experimental para validação do ; A seguir, serão detalhadas apenas as etapas do segundo procedimento experimental, que foram: Aquisição e pré-processamento das imagens: registro e recorte para área de estudo; Elaboração dos programas para calcular a radiância espectral (Lλ) e a reflectância espectral (ρλ); Aplicação de operações para obtenção do, NDWI e ; Definição dos valores de fatiamento e classificação do e com as classes Água e Não Água ; Elaboração de classificação de referência; Validação das classificações do e quando comparados com classificação de referência. Mapeamento de corpos hídricos de imagens de 2005 e 2011 para verificar a alteração ocorrida no período Dados Todos os experimentos foram realizados com imagens Landsat 5 TM, bandas 3, 4 e 5. A tabela 1 apresenta as imagens utilizadas, bem como os 2
3 coeficientes utilizados para calcular a radiância e reflectância. quantidade de água de reservatórios, área do rio que apresenta grande quantidade de ilhas), apresentadas na Fig. 2. TABELA 1 IMAGENS UTILIZADAS Landsat 5 TM Características banda 3 banda 4 banda 5 Faixa Espectral μm μm μm Lmin Lmax ESUNλ Órbita/Ponto/ Data 221/ (Brasília - DF) 219/076 26/07/2011 (São Paulo - SP) 217/075 28/08/2005 (Três Rios - RJ) 217/075 13/08/2011 (Três Rios - RJ) Aquisição das imagens Catálogo de imagens do INPE ( As imagens foram georreferenciadas a partir de imagens do ortorretificadas do Landsat 7 ETM+, também adquiridas no catálogo de imagens do INPE Área de estudo Inicialmente, foram utilizadas imagens da região de São Paulo (que apresentavam nuvens) e de Brasília (que apresentava áreas de queimadas) para testar a potencialidade do em relação ao e NDWI na distinção do objeto água dos demais objetos. Posteriormente, para o procedimento experimental, foram utilizadas imagens de uma área de estudo que que abrange os municípios de Três Rios-RJ, Sapucaia-RJ, Comendador Levy Gasparian-RJ, Santana do Deserto-MG e Chiador-MG. A região foi escolhida por fazer parte do AHE Simplício, composto por duas usinas hidrelétricas, Anta e Simplício, e por abranger os rios Paraíba do Sul e Rio Preto, ambos necessários para o AHE Simplício. A área de estudo está apresentada na Fig. 1. Fig. 2 Áreas de recorte para classificação de referência e validação dos resultados Softwares Para o desenvolvimento da pesquisa foram utilizados dois softwares: ArcGIS ( e SPRING ( O software ArcGIS foi utilizado para composição das bandas, georreferenciamento, recorte das imagens e elaboração da arte final dos mapas. Os softwares SPRING e SPRING 5.2 foram utilizados para os demais procedimentos: análise dos dados, cálculos de radiância e reflectância espectral, cálculos de e NDWI, cálculo do, fatiamento (classificação) das imagens nas classes água e não água, elaboração dos mapas de referência e avaliação dos resultados. Os procedimentos para cálculos de radiância e reflectância espectral foram realizados criando-se programas em linguagem LEGAL (Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico), disponível no software SPRING Avaliação dos resultados Os resultados foram avaliados utilizando dados estatísticos calculados para as matrizes de classificação dos e, quando comparados com uma matriz de uma classificação de referência. Para tanto, foi utilizada a ferramenta Validação... do software SPRING. Os resultados obtidos foram a quantidade de acertos da classificação por pixel, índice Kappa, um coeficiente para medir o grau de concordância em escalas nominais (COHEN, 1960), e a matriz de confusão. Fig. 1 Limite da área de estudo. Para criação de uma classificação de referência, foram recortadas quatro áreas com características distintas (área urbana, área com grande 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1. Composição multiespectral, banda da região do infravermelho próximo e NDWI 3
4 Os primeiros resultados da pesquisa foram necessários para identificar quais informações eram mais adequadas para o mapeamento de lâmina d'água, visando contribuir para um processamento automático e, consequentemente, facilitando o monitoramento de corpos hídricos. Conforme já mencionado na seção 2.1, inicialmente foi realizada uma análise visual e estatística (medição dos valores de pixel e média dos pixels de uma determinada região) sobre imagens da região de SP e do DF com intuito de identificar pixels que representavam objetos com valores similares aos do objeto água. As figuras 3 e 4 mostram recortes Landsat 5 TM que correspondem, consecutivamente, a uma composição colorida RGB/543, a banda 4 (infravermelho próximo) e ao NDWI, de regiões que apresentavam água, sombra de nuvens e queimadas. Fig. 3, e entre os objetos água e queimadas, na Fig. 4, inviabilizando seu uso isoladamente. O NDWI, apesar de ser um índice para medir o teor de umidade da vegetação e de apresentar boa diferenciação entre água, sombra e queimadas, também não foi indicado para o uso proposto, pois os valores digitais entre as classes vegetação e água encontraramse muito próximos, o que poderia acarretar em confusão no processo de classificação, dificultando o mapeamento de corpos hídricos e As figuras 5 e 6 apresentam, para a mesma região de SP e DF, imagens do e. Sombra RGB/543 Banda 4 (IVP) NDWI Fig. 3 Imagens de região de SP com nuvens A imagem com composição colorida, apesar de apresentar diferenciação entre o objeto água, sombra de nuvem e queimadas, em alguns pontos localizados apresentou confusão entre a classe sombra e água. Além disso, identificou-se como limitação a dificuldade de se estabelecer um padrão entre as bandas para realizar a classificação do objeto água, tornando necessário a aquisição de amostras para uma possível classificação supervisionada ao invés de se utilizar um padrão de fatiamento entre os valores de pixel. Fig. 5 Imagens e de região de SP Fig. 6 Imagens e de região do DF Queimada RGB/543 Banda 4 (IVP) NDWI Fig. 4 Imagens de região de DF com queimadas A banda do infravermelho, isoladamente, foi descartada por apresentar valores de pixel muito próximos entre os objetos sombra de nuvem e água, na Os resultados iniciais do e foram considerados satisfatórios para realizar o mapeamento da lâmina d'água de forma automática, apresentando boa diferenciação espectral do objeto água em relação aos demais objetos, mesmo em regiões com sombra de nuvem e queimadas. No entanto, as análises visuais e de leitura dos pixels para identificação dos alvos, não foram 4
5 suficientes para validar o método do para mapeamento de corpos hídricos. Assim, foi realizado um procedimento experimental em na região de Três Rios RJ (vide seção 2.2.2) para validação do método proposto. verificados outros perfis (que não estão apesentados no trabalho) para definição do limiar de corte Resultados do procedimento experimental para validação do A figuras 7 e 8 apresentam, respectivamente, o o e o calculados para área de estudo, utilizando imagens Landsat 5 TM, óorbita/ponto 217/075, com data de 13/08/2011. Fig. 9 Comportamento espectral da água no, para o perfil analisado Fig. 10 Comportamento espectral da água no, para o perfil analisado Fig. 7 Imagem da área de estudo Para cada imagem foram analisadas estatísticas descritivas das grades e valores espectrais para o objeto água e, também, foram gerados traçados com perfis para a analisar o comportamento espectral da água tanto no quanto no. O objetivo desta análise foi definir um limiar de corte da grade para a classificação. Ainda, as figuras 7 e 8 apresentam dois traçados de perfis que foram realizados para esta análise. Os gráficos acima apresentam as diferentes espectrais do objeto água no e no. No, a água é representada com os valores mais baixos da grade, enquanto no a mesma à representada pelos valores mais altos. Pode-se perceber, também, que no existe uma discrepância maior entre os valores no objeto água e dos outros objetos do que no, favorecendo a definição de um limiar de corte da grade, diminuindo a confusão entre classes e melhorando o resultado da classificação. Esta mesma informação pôde ser verificada na análise estatística das grades, que apresentou coeficiente de assimetria para e 4.19 para. Apos análise dos dados, os limiares de corte das grades para classificação, foram: TABELA 2 LIMIARES DE CORTE PARA CLASSIFICAÇÃO DAS IMAGENS Imagens Fig. 8 Imagem da área de estudo Classes Água Não Água -1.0 a a a a 0.0 Para comparação dos resultados da classificação, conforme já citado na seção 2.2.2, foram selecionadas quatro áreas de recorte. A Fig. 11 e a Tabela 3 apresentam os resultados. As figuras 9 e 10 apresentam os gráficos dos perfis desenhados nas figuras 7 e 8. Além destes, foram 5
6 TABELA 3 LIMIARES DE CORTE PARA CLASSIFICAÇÃO DAS IMAGENS Áreas de Recorte Área 1 Área 2 Área 3 Área 4 Valores Médios Áreas de Recorte Classificação Kappa Taxa de Acerto 0,76 94,9 % 0,45 90,3 % 0,86 97,8 % 0,78 96,8 % 0,82 97,4 % 0,57 94,2 % 0,65 97,4 % 0,47 95,3 % 0,77 96,9 % 0,57 94,5 % Imagem TM RGB/543 Os dados apresentados ma tabela 3 mostram que a classificação realizada com o apresentou melhores resultados do que a classificação realizada com o, com ganho médio de 0,20 pontos, o que pode ser considerada uma diferença significativa. Pode-se verificar, ainda, que ocorreu confusão na classificação da lâmina d'água com em áreas urbanas em ambas imagens, sendo que a com base no apresentou melhores resultados Monitoramento dos corpos hídricos para a área de estudo Uma vez que os resultados do foram superiores, é possível realizar uma aplicação monitoramento as mudanças ocorridas na região em estudo. Classificação Referência Classificação Classificação Área 1 Área 2 Área 3 Área 4 Legenda: Água Outros Fig. 11 Comparação visual entre as classificações e Para isso, foram utilizadas imagens do ano de 2005 e 2011 da região de Três Rios-RJ (vide Tabela 1, da seção 2.2.1). Como no ano de 2007 começou a ser implantada a hidrelétrica de Simplício, tendo sido sua conclusão no final do ano de 2010, o monitoramento dos corpos hídricos podem mostrar a alteração gerada nos rios no período analisado. A Fig. 12 e a Tabela 4 apresentam os resultados das classificações realizadas para os anos de 2005 e
7 TABELA 4 MED DE CLASSES PARA O MAPEAMENTO EM 2005 E 2011 Ano Classes Água Não Água ,73 km² 496,61 km² ,96 km² 495,38 km² Os dados mostram um aumento do volume de água de 1,23 km² do ano de 2005 para 2011, provavelmente causado pela implantação das usinas hidrelétrica de Simplício e Anta. Apesar de serem usinas com baixa capacidade de produção de energia, geram impactos locais que podem afetar a fauna e flora local, bem como o cotidiano das famílias que residem próximos aos empreendimentos. Classificação em 2005 Classificação em 2011 Fig. 12 Mapeamento dos corpos hídricos em 2005 e 2011, a partir de dados do. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho apresentou dados iniciais de uma pesquisa que tem como objetivo possibilitar o monitoramento de corpos d'água de forma automática, utilizando dados de sensoriamento remoto. Para isso, foi desenvolvido um índice denominado Índice de Detecção de Água, obtido a partir de operações entre e NDWI. Apesar de ser ainda uma pesquisa com dados primários, o método proposto apresentou resultados consistentes e possíveis de serem utilizados para o objetivo proposto. Quando comparado com, a classificação realizada com o apresentou um ganho médio Kappa de 0,20 pontos. Para trabalhos futuros, pretende-se aplicar a metodologia proposta em outras regiões com características diferentes e utilizando imagens de maior resolução espacial; também, pretende-se realizar testes para avaliar outras potencialidades do além do mapeamento da lâmina d'água e criar um sistema para automatizar o processo. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CHANDER, G., MARKHAN, B.L., HELDER, D.L. (2009). Summary of Current Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors. Remote Sensing of Environment 113 (2009) COHEN, J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, XX, n. 1, p , GALO, M. L. B. T.; VELINI, E. D.; TRINDADE, M. L. B.; LIMA, D. L.. Uma aplicação de sensoriamento remoto orbital no monitoramento de áreas infestadas por plantas aquáticas. In: SIMPÓSIO DE CIÊNCIAS GEODÉSICAS E TECNOLOGIAS DA GEOINFORMAÇÃO, I, Pernambuco. Anais... UFPE, GAO, B. NDWI- a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, , LUNA, R.; PEREIRA, P.. Sensoriamento remoto no gerenciamento de recursos hídricos do estado do Ceará. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, XI, Belo Horizonte. Anais... Salvador: INPE, 2003, p NOVO, E. M. L. M; SANTOS, A. P.. Monitoramento de enchentes através de sensoriamento remoto orbital: exemplo do Vale do Rio Doce. São José dos Campos, INPE,
8 NOVO, E. M. L. M. Monitoramento da quantidade e qualidade da água e sensoriamento remoto. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, XVII, São Paulo. ABRJ, SAUSEN, T.M.. Estudo da dinâmica do alto rio São Francisco e reservatório de Três Marias através de imagens MSS/Landsat. São José dos Campos, INPE, TUCKER, C. J.. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8, ,
Observar que o cosseno do ângulo zenital Solar é igual ao seno do ângulo de elevação Solar.
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