AVALIAÇÃO DAS IMAGENS IRS-P6 EM RELAÇÃO AO PADRÃO DE EXATIDÃO CARTOGRÁFICA. Danielly Garcia Santos¹, Elaine Reis Costa Lima²

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1 AVALIAÇÃO DAS IMAGENS IRS-P6 EM RELAÇÃO AO PADRÃO DE EXATIDÃO CARTOGRÁFICA Danielly Garcia Santos¹, Elaine Reis Costa Lima² ¹Tecnóloga em Geoprocessamento, Assistente em Geoprocessamento, Primegeo, Goiânia-GO, ²Mestre em Ciências Cartográficas, Professora Efetiva do Depto. de Geomática, IFG, Goiânia-GO, RESUMO: Atualmente as imagens de satélite estão sendo amplamente utilizadas na elaboração de produtos cartográficos em áreas relacionadas ao geoprocessamento, entretanto, não são encontrados muitos trabalhos que avaliam a qualidade geométrica das imagens IRS-P6. Este trabalho testa a classe em que as imagens do satélite IRS-P6 se enquadram segundo o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) brasileiro. Para a avaliação, foi utilizada uma imagem por ano entre os anos de 2010 e 2013 de uma órbita/ponto fixa, tomando por referência os dados do GeoCover Landsat referentes à órbita/ponto fixada para a análise. Desta forma, tornou-se possível verificar em qual classe de precisão as imagens IRS-P6 analisadas se enquadraram, bem como verificar se as coordenadas apresentavam tendências. Este tipo de análise permite ao usuário de imagens avaliar a potencialidade do produto e definir usos e aplicações compatíveis com o grau de qualidade apresentado. Os resultados encontrados afirmam que após a realização de correções, as imagens podem ser utilizadas. PALAVRAS-CHAVE: IRS-P6, GeoCover, qualidade geométrica. INTRODUÇÃO: As imagens orbitais obtidas através dos satélites de Sensoriamento Remoto vêm cada vez mais sendo utilizadas em diversas áreas científicas e tecnológicas, permitindo uma grande variedade de usos e aplicações. No Brasil, para o desenvolvimento de atividades voltadas à agricultura, planejamento urbano, cartografia, entre outras, o uso das imagens orbitais tem assumido cada vez mais importância. Entretanto, o alto custo de tais dados pode inviabilizar a confecção de trabalhos e a realização de análises. Neste sentido, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) disponibiliza dados orbitais de alguns programas espaciais de forma gratuita, para suprir as necessidades voltadas a essa área existentes no país. Porém, nenhum satélite brasileiro se encontra em atividade desde 2010 e para oferecer mais opções para o usuário, o INPE disponibiliza imagens do satélite indiano IRS-P6 gratuitamente. Este satélite vem sendo muito utilizado na área de geoprocessamento, uma vez que possui média resolução espacial, oferecendo assim, imagens com boa qualidade visual. Porém não existem muitos estudos da classificação dessas imagens segundo o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) brasileiro. Por isso existe a necessidade de analisar esses dados para conhecer a qualidade desses produtos, uma vez que é de extrema importância conhecer todos os aspectos relacionados à qualidade dos dados com os quais se trabalha. MATERIAL E MÉTODOS: O IRS-P6 é um satélite de média resolução espacial, com pixel de 23,5 metros no terreno, segundo a National Remote Sensing Agency (NRSA) (2003). Possui 4 bandas espectrais e coleta dados ao longo do território brasileiro. A missão dele é auxiliar no gerenciamento da superfície terrestre possibilitando estudos voltados às áreas de gestão urbana, administração de desastres e agricultura. As imagens do sensor LISS-III são distribuídas pelo INPE com nível 2 de correção, ou seja, possuem correção geométrica e radiométrica padrão, sem a utilização de dados externos. De acordo com a Global Land Cover Facility (GLCF) (2005), as cenas do conjunto GeoCover são imagens dos satélites da série Landsat, que, para possuírem maior qualidade geométrica, foram ortorretificadas. As imagens GeoCover foram utilizadas como referência, pois as correções que elas possuem garantem a acurácia das cenas, garantindo com confiança o uso delas como fonte de referência. Para analisar as imagens em relação ao PEC foi selecionada uma órbita/ponto fixa. A escolha desta órbita/ponto ficou condicionada à necessidade de: existir uma imagem por ano desde 2010, que as 181

2 imagens fossem aproximadamente da mesma época do ano, que fossem livres de nuvens e que tivessem feições passíveis de serem pontos de controle. Diante dessas especificações foi avaliada a imagem da órbita/ponto 320/085, que é uma cena do estado de Mato Grosso. Nas análises, as imagens GeoCover utilizadas como referência foram selecionadas considerando as cenas que cobrem a órbita/ponto selecionada para a análise. Utilizando o modo de análise do programa Marlin, disponibilizado gratuitamente pelo INPE, foram coletados pontos de controle na cena de Foi garantida uma distribuição uniforme dos pontos por toda a cena, uma vez que a má distribuição pode acarretar em alteração nas análises. Os pontos nas cenas de 2011, 2012 e 2013 foram coletados tentando manter os mesmos pontos inicialmente escolhidos na cena de 2010, entretanto, como algumas feições se alteraram ao longo dos anos, não foi possível manter todos os pontos de controle no mesmo local. A partir das coordenadas armazenadas nos relatórios gerados pelo Marlin, foram realizados os cálculos para avaliar a imagem em relação ao PEC. Para essa avaliação foi utilizada a metodologia proposta por Galo e Camargo (1994), que apresentam uma forma de análise da exatidão cartográfica baseada na análise das discrepâncias entre coordenadas de pontos da imagem analisada e pontos na imagem de referência. Tal metodologia consiste em duas análises: a de tendências e a de precisão. Primeiramente foram coletados 24 pontos de controle bem distribuídos na imagem IRS-P6 e foram obtidos os pontos correspondentes na imagem de referência. A partir dos pontos calcula-se a discrepância entre as coordenadas da imagem a ser avaliada e as coordenadas da referência. O cálculo da discrepância é realizado utilizando a equação 1. A variável X representa as coordenadas leste-oeste (E) e norte-sul (N), uma vez que as imagens analisadas se encontram na projeção UTM. Na equação 1, é a discrepância entre as coordenadas para cada ponto i, é a coordenada E ou N de cada ponto i medido na imagem a ser avaliada e é a coordenada E ou N de cada ponto i medido no sistema de referência. Calcula-se então a média e o desvio-padrão utilizando as equações 2 e 3, respectivamente. (1) (2) - - (3) Nas equações 2 e 3, é a média das discrepâncias, n é o número de observações e é o desvio padrão das discrepâncias. Em seguida é realizado o teste de tendências no qual é verificado se existe tendências entre as coordenadas avaliadas e as de referência. O teste é dado pelas seguintes hipóteses:, contra Para tal teste deve-se utilizar a distribuição t de Student e calcular o t amostral conforme a equação 4, verificando se o valor calculado está dentro do intervalo de confiança para aceitação da hipótese nula apresentado na equação 5. (4) ( ) (5) 182

3 Na equação 4, é o t de Student amostral. Na equação 5, é o nível de confiança. Caso o intervalo de confiança da equação 5 se verifique, aceita-se a hipótese nula, ou seja, as coordenadas testadas são livres de tendência. Caso contrário a hipótese nula é rejeitada e a imagem não é livre de tendências. A etapa posterior é a análise da precisão das coordenadas, realizada comparando-se o desvio padrão das discrepâncias com o erro padrão esperado para a classe do PEC que se deseja testar. São estabelecidas duas hipóteses, a hipótese nula é aceita caso o intervalo de confiança da equação 11 seja verificado. Desta forma, considera-se que a imagem pode ser enquadrada na classe testada do PEC. Caso contrário, rejeita-se a hipótese nula e a imagem não pode ser enquadrada na classe testada. Para tanto, calcula-se o desvio padrão esperado para a classe a ser testada através da equação 6. (6) Na equação 6, é desvio padrão esperado e EP o erro padrão para a classe a ser testada. Para a análise da precisão, foi seguido o decreto n de 1984 o qual estabelece que noventa por cento dos pontos de controle na carta não poderão ter erro maior que o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) estabelecido quando testados no terreno. Seguindo os critérios estabelecidos no decreto citado, mostrados na tabela 1, as imagens são classificadas nas classes A, B e C segundo sua exatidão. Tabela 1 - Padrão de Exatidão Cartográfico - PEC Classe A B C PEC 0,5 mm 0,8 mm 1,0 mm Erro Padrão 0,3 mm 0,5 mm 0,6 mm Fonte: Decreto n de 1984 Inicialmente foi calculada a escala ideal, considerando o tamanho do pixel das imagens IRS-P6 e a acuidade visual do ser humano, de acordo com a equação 7. Na equação 7, RE é a resolução espacial, AC a acuidade visual e E a escala. É então calculado o valor do qui-quadrado amostral utilizando a equação 8. (8) Na equação 8, é o qui-quadrado amostral. O intervalo de confiança a ser verificado para aceitação da hipótese nula é apresentado na equação 9. (9) RESULTADOS E DISCUSSÃO: A escala calculada utilizando a equação 7 foi de 1/ , valor que foi arredondado para 1/ Os testes estatísticos foram realizados considerando nível de confiança de 90% (significância 10%). A tabela 2 apresenta o valor tabelado para a distribuição t de Student utilizado na análise de tendências e para a distribuição Qui-quadrado utilizada na análise da precisão. Tabela 2 - Valores tabelados das distribuições. t de Student (23,5%) 1,71 Qui-quadrado (23,10%) 32,01 Fonte: Freund (2006). (7) 183

4 Anais do Simpósio Regional de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto - GEONORDESTE 2014 Na tabela 3 são mostrados os resultados dos cálculos realizados para análise do PEC das imagens dos anos de 2010 a Tabela 3 - Estatísticas para as cenas de 2010 a Ano Estatística ΔE (m) ΔN (m) Média -4331, ,54 Desvio Padrão 24,09 29,24 t Amostral -880,90 451,62 Qui-quadrado Amostral Classe A 18,98 27,96 Média -4144, ,15 Desvio Padrão 28,37 25,50 t Amostral -715,70 494,92 Qui-quadrado Amostral Classe A 26,32 21,26 Média -4602, ,64 Desvio Padrão 32,74 33,88 t Amostral -688,70 403,52 Qui-quadrado Amostral Classe A 35,05 37,54 Qui-quadrado Amostral Classe B 12,63 13,52 Média -3188, ,32 Desvio Padrão 30,38 56,29 t Amostral -514,24 239,02 Qui-quadrado Amostral Classe A 30,18 103,62 Qui-quadrado Amostral Classe B 10,87 37,32 Qui-quadrado Amostral Classe C 7,55 25,91 Em relação à análise de tendências, observa-se que para todos os anos testados, o módulo dos valores das estatísticas calculadas são maiores que o valor de t de Student tabelado, o que não satisfaz o intervalo de confiança apresentado na equação 5. Desta forma, pode-se afirmar que a imagem possui tendências tanto no sentido leste-oeste como no norte-sul em todas as cenas avaliadas. Quanto à análise de precisão, as imagens de 2010 e 2011 podem ser classificadas como Classe A do PEC, uma vez que os valores das estatísticas calculadas são menores que o valor de Qui-quadrado tabelado em ambas as direções analisadas. Para o ano de 2012, observa-se que a imagem não tem precisão suficiente para ser enquadrada na classe A do PEC, visto que as estatísticas calculadas não atendem ao intervalo de confiança definido pela equação 9. Quando testada em relação ao erro padrão exigido para a classe B, os valores atendem ao intervalo de confiança em ambas as direções, o que permite enquadrar o produto nesta classe de precisão. Para o ano de 2013, observa-se o não enquadramento da imagem na classe A ou B do PEC. Os valores das estatísticas calculadas só atendem ao intervalo de confiança definido na equação 9 em ambas as direções quando utilizado o erro padrão esperado para a classe C do PEC brasileiro. CONCLUSÕES: Este trabalho se torna muito útil para avaliar o que esperar do satélite em relação à qualidade posicional das imagens, uma vez que o uso das imagens de Sensoriamento Remoto está se tornando cada vez mais abrangente. Na análise das imagens em relação ao Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC), os resultados dos anos de 2010 e 2011 foram satisfatórios, pois as duas imagens analisadas, apesar de possuírem tendências nas duas direções, se enquadram na classe A do PEC. As imagens de 2012 e 2013 também possuem tendências nas duas direções, porém a cena de 2012 foi classificada como classe B e a imagem de 2013 como classe C. Tal mudança na classificação das imagens pode ser decorrente de problemas 184

5 durante o ciclo de vida do satélite, porém não se pode afirmar com certeza a causa desses problemas devido à indisponibilidade de informações sobre o processamento das imagens. Conclui-se que as imagens testadas apresentam baixa qualidade posicional. Entretanto, após a realização de uma correção geométrica para eliminar as tendências, as imagens podem ser utilizadas observando sempre os erros máximos que serão obtidos em função da classe de precisão em que as mesmas se enquadram. Junto ao INPE não foi possível obter as informações necessárias para conhecer a origem dos problemas da qualidade posicional das imagens, por isso é necessário um estudo mais aprofundado para afirmar a causa de tais problemas. REFERÊNCIAS: BRASIL. Decreto n.º , de 20 de junho de Estabelece as Instruções Reguladoras das Normas Técnicas da Cartografia Nacional. Disponível em < Acesso em: 15 fev FREUND, J. E. Estatística aplicada: Economia, Administração e Contabilidade. 11. ed. Porto Alegre: Bookman, GALO, M.; CAMARGO, P. de O. Utilização do GPS no controle de qualidade de cartas. In: 1º Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico Multifinalitário. Tomo II, p , Florianópolis Brasil, GLCF, Global Land Cover Facility. Disponível em: < Acesso em: 20 jan National Remote Sensing Agency - NRSA. Resourcesat-1 (IRS-P6): data user s manual. Hyderabad, Government of India, Disponível em < P6_data_user_handbook.pdf>. Acesso em: 12 dez