COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE CORREÇÃO ATMOSFÉRICA EM IMAGENS MULTIESPECTRAIS LANDSAT 8 OLI
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1 129 COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE CORREÇÃO ATMOSFÉRICA EM IMAGENS MULTIESPECTRAIS LANDSAT 8 OLI 1. Introdução RIBEIRO, Selma Regina Aranha SCHOEMBERGER, Graciani Maria As imagens Landsat OLI, assim como as demais imagens de satélite, recebem interferência da atmosfera, principalmente da ionosfera. Neste contexto, um dos mais importantes pré-processamentos é a correção desta interferência. Além da correção atmosférica, é imprescindível a correção geométrica. Ressalta-se a necessidade da correção atmosférica em alguns estudos geográficos. Tratando-se de análise temporal de dados advindos de sensoriamento remoto esta correção é fundamental, mesmo que a série temporal seja de mesma data mensal, a variação climática em diferentes anos, apesar da mesma estação e data, é fato. 2. Objetivos O objetivo geral é realizar correção de geometria e radiometria em imagens multiespectrais Landsat 8 OLI, sendo que os objetivos específicos incluem a correção geométrica na imagem Landsat 8 OLI, com base na Ortoimagem referente à região, seguida pela correção radiométrica pelos métodos Dark Object Substraction (DOS) e Moderate Resolution Atmospheric Transmission (FLAASH Fast line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes). 3. Metodologia Desde a década de oitenta, o programa LANDSAT (Land Remote Sensing Satellite) vem fornecendo imagens para estudos ambientais. Em 11 de fevereiro de 2013, a NASA, juntamente com a USGS (U.S. Geological Survey), lançou o satélite Landsat 8, cujos dados provêm de dois sensores, o Operational Land Imager (OLI) e o Thermal Infrared Sensor (TIRS). Esse satélite objetiva fornecer imagens de precisão com alta qualidade no espectro do visível e do infravermelho, de toda a região continental e costeira da Terra, para atualização de um banco de dados pré-existente (U.S. GEOLOGICAL SURVEY- USGS, 2015). Porém, a posição do sensor em relação à superfície, assim como esporádicas oscilações e até mesmo o movimento, relevo e forma da Terra, podem interferir na geometria dos dados, por isso, neste estudo, realizou-se a correção geométrica que minimiza os erros de geometria inerentes a Terra e ao satélite. A mesma pode ser realizada através de diferentes métodos, mas neste estudo empregou-se a correção mediante mapeamento inverso, polinomial, validada por meios de seis pontos de controle (Figura 1 a, b e c). A Figura 1 (a) representa a imagem Landsat 8 OLI original obtida do catálogo de imagens no site do INPE. As Figuras 1 (b) e (c) mostram os pontos de controle corretamente distribuídos nas imagens OLI e Ortoimagem, respectivamente.
2 130 (a) (b) (c) Figura 1 (a) Landsat 8 OLI original. (b) Landsat 8 OLI com pontos de controle. (c) Ortoimagem com pontos de controle. 3.1 Comparação entre métodos de correção atmosférica A atmosfera provoca mais alterações em imagens multiespectrais como as obtidas pelo sensor OLI do que em imagens obtidas em comprimentos de onda da faixa do infravermelho termal, como as do sensor TIRS. Aerossóis, gases, vapor d água e diferenças espaciais e temporais são as principais causas dessas alterações, que não dependem apenas do comprimento de onda (CENTENO, 2004). Para a comparação dos métodos foram utilizadas as bandas 1 a 7 de uma imagem do satélite Landsat 8 sensor OLI. A área de estudo corresponde à cidade de Ponta Grossa, coordenadas 25º S e 50º W e datum WGS-84. Dois métodos de correção radiométrica foram avaliados: Dark Object Substraction DOS (CHAVEZ JUNIOR, 1988; 1996 apud DANIEL GOMES et al., 2012) e Moderate Resolution Atmospheric Transmission MODTRAN (BERK et al., 1998 apud DANIEL GOMES et al., 2012) Dark Object Substraction - DOS Em toda e qualquer cena e banda espectral existem pixels que devem assumir o valor 0, sendo que também podem absorver totalmente a radiação (Ponzoni, 2012). Caso contrário, ou seja, caso os pixels assumam valores maiores que 0, infere-se que a imagem está sobre influência da atmosfera. A correção DOS é um procedimento simples que tem como objetivo identificar em cada banda espectral quais valores de ND Nível Digital devem ser subtraídos de cada imagem como um todo (Ponzoni, 2012). A resolução radiométrica dessas imagens é de 16 bits, ou seja, níveis de cinza, por isso os valores que deveriam ser iguais a zero estão tão longe do mesmo. Neste caso, os valores de ND adotados na Tabela 1 devem ser inseridos no método de subtração no processamento. Banda Valor Mínimo
3 Tabela 1 Valores de ND mínimos adotados através de histograma para subtração através de DOS Moderate Resolution Atmospheric Transmission MODTRAN Segundo Moreira (2005), para a realização do modelo MODTRAN é necessário converter os ND em valores de reflectância aparente com base nas relações propostas por Markham e Barker (1986) através da Equação 1, onde as variáveis são substituídas pelos valores de calibração do sensor, obtidos nos metadados e contidos na Tabela 2. Lλ = ML Qcal + AL (1) Onde: Lλ= Top of Atmosphere radiância espectral (Watts/( m2 * srad * μm)) ML= valor de escaloneamento multiplicativo da banda específica Qcal = valor do pixel (ND) AL= valor de escaloneamento aditivo da banda específica. Banda ML - Grescale (W/m² AL - Brescale sr m)/dn W/(m² sr m) Tabela 2 Valores de calibração do sensor para a Equação 1 Os valores de radiância obtidos nesta transformação são convertidos em reflectância aparente (Moreira, 2005, pag. 278), neste caso mediante a alteração dos valores de comprimento de onda mínimo de cada banda, contidos na Tabela 3. Banda Espectral Menor compr. de onda (µm) Maior compr. de onda (µm) Espacial (metros) Temporal dias Tabela 3 Resoluções espectral, espacial, temporal e radiométrica da Landsat 8 OLI. Radiométrica ND
4 132 A partir dessas transformações, aplica-se o Fast line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes FLAASH, disponível, por exemplo, no programa ENVI, para que se obtenha a Imagem de Reflectância do Objeto na terra. 4. Resultados e discussões A diferença entre os resultados obtidos com os diferentes métodos é ilustrada nos histogramas a seguir, os quais representam a distribuição do conjunto de dados obtido por meio dos processamentos (Figura 3 a, b e c). (a) (b) (c) A Figura 3 (a) representa a imagem Landsat 8 OLI apenas com correção geométrica. Observa-se, destacado em na Figura que, para a banda 5, o valor de ND mínimo do histograma é 4849, sendo o valor de ND máximo Na Figura 3 (b), representa-se a imagem Landsat 8 OLI corrigida radiometricamente pelo método DOS. Quando comparada à Figura 3 (a) percebe-se, também para a banda 5, que o valor de ND mínimo assumiu o valor 0, e o valor de ND máximo reduziu, assumindo o valor
5 133 Na Figura 3 (c) Imagem Landsat 8 OLI corrigida atmosfericamente pelo método MODTRAN nota-se que os valores de ND mínimos reduziram de 4849 para -121 em relação à imagem não corrigida atmosfericamente ( Figura 3 a), assim como os valores de ND máximos que passaram de para Quando se compara a Figura 3 (b) e a Figura 3 (c) percebe-se que, os valores mínimos de ND do método MODTRAN não chegam a 0 como no método DOS, o que não é indicador de eficiência. Isso se explica pelo fato que o 0 é uma condição do método DOS. Comparando-se os valores máximos de ND entre DOS e MODTRAN nos histogramas, observa-se que os mesmos valores de ND do DOS diminuíram de cinco para quatro casas decimais em relação ao MODTRAN, ou seja, os valores de ND do DOS são notavelmente reduzidos. 5. Considerações finais Nesse estudo, mediante os processamentos DOS e MODTRAN para a correção radiométrica, mostrou-se a diferença entre eles por meio do histograma. Confirma-se, portanto, a importância da correção atmosférica em termos da influência da atmosfera, uma vez que as imagens com e sem processamento possuem ND diferentes. Neste contexto, destaca-se a relevância dessa correção em análises espaço temporal. 6. Referencias CENTENO, J. A. S.. Sensoriamento remoto e processamento de imagens digitais. Curitiba: Ed. Curso de Pós Graduação em Ciências Geodésicas, Universidade Federal do Paraná, 2004 GOMES, D.; VICENTE, L. E.; CARVALHO, S.; VICTORIA, D.; ANDRADE, R. G.; AGNESE, M. L.; SILVA, R. F. B. da. Avaliação comparativa de correção atmosférica de imagens Landsat utilizando MODTRAN e Dark Object Substraction. Campinas. Pág. 1 a 9. MOREIRA, M. A.. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. 3. ed. atual. ampl. Viçosa: Ed. UFV, 2005 NASA. Landsat 8 Data Users Handbook. Disponível em: < >. Acesso: 28/10/2015. PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M.. Sensoriamento remoto da vegetação. 2. ed. Atualizada e ampliada São Paulo: Oficina de Textos, 2012.
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