Sensoriamento Remoto Práticas Avançadas para Processamento Digital de Imagens Orbitais

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1 Sensoriamento Remoto Práticas Avançadas para Processamento Digital de Imagens Orbitais Jorge Pereira Santos 1ª versão Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

2 Índice Práticas Avançadas para PDI Fundamentos Teóricos Sobre Dados Matriciais Unidade do Raster: o Pixel Resolução e Precisão Identidade Espectral Energia Eletromagnética Armazenada como Dado Digital Sensoriamento Remoto: Diferentes Tipos de Resolução Formatos de Arquivos Raster Formato TIFF/GeoTIFF Formato IMG Formatos ECW e Mr. SID Resolução Radiométrica, Resolução Espacial e Resolução Espectral Sobre os Metadados Tipos de Dados Intervalo de Dados Raster Binário: aplicações Range de 08 bits: aplicações Range de 16 bits: aplicações Range de 32 bits: aplicações Inicio do Processamento Digital de Imagens Prepare-se para o Projeto A Lista de Checagem (Checklist) Exercício Prático Analisando Diferentes Sensores do Mercado Diferença entre Plataforma e Instrumento Imageador Principais Sensores Orbitais Tipos de Bandas Leitura de Imagens Orbitais no Aplicativo ENVI Imagem SPOT-5: Leitura no ENVI Através de Arquivos DIMAP Imagem RapidEye: Leitura no ENVI através de Arquivos XML Imagem Quickbird/WorldView-1/WorldView-2: Leitura no ENVI através de arquivo TIL Imagem Ikonos/OrbView/GeoEye-1: Leitura no ENVI Imagem CBERS/Landsat/IRS-P6: Leitura no ENVI Imagem Mr. SID: Leitura no ENVI Imagem Landsat-8: Leitura no ENVI através de Arquivos MTL Leitura de Imagens Orbitais no Aplicativo ERDAS IMAGINE 2013 Imagem SPOT-5: Leitura no ERDAS 2013 Imagem RapidEye: Leitura no ERDAS 2013 Imagem Quickbird/WorldView-1/WorldView-2: Leitura no ERDAS 2013 através de arquivo TIL Imagem Ikonos/OrbView/GeoEye-1: Leitura no ERDAS 2013 Imagem CBERS/Landsat/IRS-P6: Leitura no ERDAS 2013 Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

3 PDI: Composição Colorida RGB (RGB Color Composite) Aplicações Composição em Cores Verdadeiras Composição em Falsa Cor Composição PNC (Pseudo Natural Color) Composição Colorida RGB no ERDAS IMAGINE 2013 Composição Colorida RGB no ENVI 4.8 Composição Colorida RGB no ArcGIS 9.3/10.1 Composição Colorida RGB no GDAL 1.12 PDI: Camada Acumulada (Layer Stack) Aplicações Empilhamento de Bandas no ERDAS IMAGINE 2013 Empilhamento de Bandas no ENVI 4.8 Empilhamento de Bandas no ArcGIS 9.3/10.1 Empilhamento de Bandas no GDAL 1.12 PDI: Separação de Camadas (Layer Stack) Aplicações Separação de Bandas no ERDAS IMAGINE 2013 Separação de Bandas no ENVI 4.8 Separação de Bandas no ArcGIS 9.3/10.1 Separação de Bandas no GDAL 1.12 PDI: Conversão Radiométrica (Rescale) Quando devemos aplicar a Transformação Radiométrica? Rescale no ERDAS IMAGINE 2013 Rescale no ENVI 4.8 Rescale no ArcGIS 9.3/10.1 Rescale no GDAL 1.12 PDI: Ortorretificação (Ortorectification) Quando devemos aplicar a Correção Geométrica? Parâmetros para Ortorretificação de Imagens Orbitais Podemos Ortorretificar outros sensores como SPOT, CBERS, Landsat e IRS-P6? Reamostragem de Pixels (Resampling) Ortorretificação no ENVI 4.8 Ortorretificação no ArcGIS 9.3/10.1 Ortorretificação no GDAL 1.12 Exclusivo para o ERDAS IMAGINE 2013: Triangulação e Ortorretificação PDI: Redimensionamento de Pixels (Resize Data) Quando devemos aplicar o Redimensionamento de Pixels? Processos de PDI que podem alterar o tamanho do pixel Resize Data no ERDAS IMAGINE 2013 Resize Data no ENVI 4.8 Resize Data no ArcGIS 9.3/10.1 Resize Data no GDAL 1.12 Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

4 Exercício Prático PDI: Equalização de Imagens (Color Balance) Quando devemos aplicar alterações no histograma da imagem? O conhecido problema dos Monitores A percepção do olho humano Equalização através das curvas do Histograma Correspondência de Histograma (Histogram Match) Equalização de Imagens no ERDAS IMAGINE 2013 Equalização de Imagens no ENVI 4.8 Equalização de Imagens no ArcGIS 9.3/10.1 Especial: Equalização de Imagens no Adobe Photoshop Pós Equalização: Remoção dos Pixels Valor Zero Exercícios Práticos PDI: Mosaico (Mosaic) Quando devemos gerar um mosaico de imagens? Problemas de Sobreposição Ruídos: Problemas com Pixels Valor Zero na Área de Sobreposição Linha de Corte Suavização de Linha de Corte (Feather) Mosaico Real x Mosaico Virtual Mosaico de Imagens no ERDAS IMAGINE 2013 Mosaico de Imagens no ENVI 4.8 Mosaico de Imagens no ArcGIS 9.3/10.1 Mosaico de Imagens no GDAL 1.12 Mosaico de Imagens no Photoshop com Geographic Imager Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

5 Sobre Dados Matriciais Unidade do Raster: o Pixel O que são Dados Raster? De uma forma simples, o formato de dados raster são estruturas matriciais (entidades formadas por linhas e colunas) utilizadas para armazenamento de informações. A intersecção das linhas e colunas são conhecidas como células ou pixels. O pixel é a unidade utilizada para gerar pontos na tela do computador. Em Sensoriamento Remoto, os pixels são utilizados para armazenamento de dados da paisagem coletados através da observação de um sensor remoto. Na imagem acima, temos um objeto da paisagem discretamente representado por uma imagem. Perceba que, nesta imagem, as cores dos pixels são utilizadas para representar um elemento ou feição da área de estudo (o azul representa os rios, o verde escuro representa a copa das árvores, o marrom representa atividades antrópicas, etc.). Ao aproximar a visualização sobre um determinado alvo, perceba que é possível visualizar os pixels da região de interesse. O nível de detalhamento de uma imagem, ou seja, a quantidade de informações que podem ser analisadas através da percepção humana no arquivo raster está diretamente associada à sua resolução e precisão. Referência para este tópico: Tipos de Raster e Aplicações <aqui pode ocorrer incremento de conteúdo, como tipos de raster e aplicações, Dados Discretos e Dados Contínuos, etc. Só vou falar sobre Dados Contínuos quando dedicar um único capítulo aos modelos de elevação e outros fenômenos estimados. Outra sugestão é criar uma ligação (link) para um segundo documento com imagens e aplicações.>. Resolução e Precisão O nível de detalhamento das feições ou fenômenos da paisagem estimados através de arquivos raster depende do tamanho do pixel que forma uma imagem. Em relação aos sensores orbitais, a dimensão ou tamanho do pixel é identificado como Resolução Espacial. Esta resolução espacial indica as dimensões dos pixels que representam uma determinada área coberta no solo. Assim, se dada área for coberta por um pixel de 5 metros de largura por 5 metros de altura (5x5), podemos afirmar que a resolução espacial desse pixel é 5 metros. Em Sensoriamento Remoto, temos a seguinte relação inversamente proporcional: quanto maior for a resolução espacial do raster, menores serão os pixels que formam essa imagem. Pixels menores indicam uma área bem detalhada. Comparando a resolução espacial dos pixels de dois sensores orbitais (5m x 5m e 30m x 30m), podemos assegurar que a resolução espacial de 5m é maior que a resolução espacial de 30 m porque fornece mais detalhes da área que se pretende investigar. Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

6 <Aqui se pode destacar com exemplos e citações acadêmicas um entendimento errôneo muito comum por parte de quem utiliza e quem processa imagens: uma resolução espacial de 50 cm, por exemplo, não garante a exibição de objetos com até 50 cm de tamanho, mas sim aquilo que foi explicado acima. A verdade: o pixel é menor e, descontando-se as perturbações atmosféricas, nuvens e sombras, deve armazenar mais informações da área pesquisada, garantindo maiores detalhes e assegurando assim o conhecimento mais preciso dessa região.>. Esta relação pode auxiliar na escolha do produto adequado a um projeto peculiar quando um analista de geotecnologias associa a resolução espacial do sensor com a informação que ele pretende extrair do raster. A escolha das escalas de trabalho e de precisão do sensor é uma temática tão fundamental para obter bons resultados e seu ordenamento deve preceder o Processamento Digital de Imagens (PDI). Podemos seguir adiante com nossa meta de falar sobre assuntos inerentes ao PDI, mas vamos fazer uma pausa para falar sobre escala porque você precisa ter o pleno conhecimento deste assunto para gerar corretamente seus mapas temáticos. Escala - definição Escala é a relação entre a medida de um objeto ou lugar representado no papel e sua medida real. Escala é uma relação de grandezas diretamente proporcionais. Há dois tipos de escala utilizados em mapas: escala numérica e escala gráfica. Escala Numérica Utiliza um valor numérico para determinar uma relação entre o desenho e o terreno. Exemplo: Escala 1: A leitura da escala acima é esta: Escala hum para vinte e cinco mil Significa que uma unidade na carta equivale a vinte e cinco mil unidades da carta no terreno. Se a unidade de medida da carta ou papel é o centímetro, significa o seguinte: Um centímetro no papel equivale a vinte e cinco mil centímetros no terreno. A definição está correta, porém a noção da unidade real fica um pouco confusa porque não é comum alguém definir vinte e cinco mil centímetros para especificar uma distância real. Analisando por outro ângulo, raras serão as ocasiões onde você vai ouvir alguém dizer que correu trinta mil centímetros na maratona estadual. Tal sentença deve ser evitada pelo fato que o receptor dessa mensagem provavelmente não vai ter noção da distância percorrida no campeonato. Neste caso, a forma mais correta seria: Corri trinta quilômetros na maratona. Pode ser algo essencial, mas é importante para ressaltar que a escala tem que seguir uma lógica e certa estética visual para a pessoa que vai interpretar o seu mapa. Durante a definição da escala, a utilização dos múltiplos do metro pode e deve variar de escala para escala e de projeto para projeto. Um método elementar para iniciantes é a construção da barra de unidades. Veja um exemplo: Para tornar nossa barra de unidades editável, vamos utilizar uma planilha eletrônica para construir nossa escala numérica. No Brasil, a unidade básica de medida é o metro. Sendo assim, vamos alocar o valor da escala numérica na coluna que representa sua unidade no papel. Em nosso exemplo, a unidade do mapa é o centímetro. Vamos dar destaque para esta coluna nas planilha: Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

7 A partir da coluna com o múltiplo do metro que representa a unidade do papel, digite o valor da direita para esquerda até que se encerrem todos os algarismos. Veja abaixo: Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

8 Agora fica claro que 1 cm no papel corresponde a cm no real. Também é correto afirmar que 1 cm no papel corresponde a 250 metros no real, o que deve ser considerado, pois especificar o valor de 250 metros para uma distância é logicamente mais legível e esteticamente mais compreensível que 25 mil centímetros. Na imagem abaixo, você consegue visualizar este valor na barra de unidades? Referência para este tópico: IBGE: Noções Básicas de Cartografia tema Escala na página 23 Escala Gráfica Leitura e Definição <Boa pauta, mas restrita ao SIG. Aplicativos PDI desconsideram a escala gráfica em sua grande maioria. Tenho alguma referência e posso montar todos os procedimentos e entendimentos para o ArcGIS. Vou deixar como pendente.> Escala de Precisão <Carece de referências. Só tenho a referência do IBGE que trata sobre acuidade e PEC, mas não é clara sobre a escala de precisão, e quando devemos utilizar. Acho melhor falar sobre PEC no capítulo sobre sensores. Se alguém tiver outras citações, inclua aqui.> Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de

9 Identidade Espectral Energia Eletromagnética Armazenada como Dado Digital Um dado digital é um dado armazenado no computador cujos números são representados pelo código binário Código Binário: o computador só reconhece dois algarismos: 0 e 1. A unidade bit é utilizada para representar Número Digital (Digital Number): Os valores sempre serão representados em potência de base 2. Assim, podemos dizer que: 1 bit = 1 unidade = 2 0 = 1 2 bit = 2 unidades = 2² = 4 4 bits = 4 unidades = 24 = 16 8 bits = 8 unidades = 2 8 = 256 caracteres Processamento Digital Geotecnologias e Software Livre Por Jorge Santos 31 de agosto de