SENSORIAMENTO REMOTO SISTEMAS SENSORES
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1 Introdução ao Sensoriamento Remoto GN-207 UNICAMP Instituto de Geociências Universidade Estadual de Campinas SENSORIAMENTO REMOTO SISTEMAS SENSORES Prof. Dr. Carlos Roberto de Souza Filho IG-UNICAMP
2 AQUISIÇÃO DE DADOS A energia eletromagnética, após se propagar pela atmosfera a partir de uma fonte e interagir com os elementos superficiais, produz um SINAL. Esse sinal contém a informação sobre os alvos que se deseja estudar, sendo necessária a sua CAPTAÇÃO / REGISTRO por um sistema SENSOR. Essa captação e registro pode ser feita tanto por MÉTODOS ANALÓGICOS quanto por MÉTODOS ELETRÔNICOS ou DIGITAIS. MÉTODO ANALÓGICO- p.ex.: fotografia aérea, que é captada por uma câmera fotográfica (o sensor), registrada em filmes fotográficos e convertida em papel. MÉTODO DIGITAL- p.ex.: câmera de vídeo, que gera uma imagem digital. Em ambos os casos o sinal proveniente da superfície irá produzir um registro em algum tipo de detector (fotográfico ou eletrônico), sendo que a intensidade desse sinal será proporcional à quantidade de energia (fótons) refletida ou emitida por uma determinada área na superfície.
3 AQUISIÇÃO DE DADOS - SISTEMAS SENSORES SENSOR equipamento utilizado para: focalizar a REM proveniente de um alvo sobre um sistema de dispersão (prisma, rede de difração), capaz de decompor a REM em diferentes comprimentos de onda; detectar a REM em cada comprimento de onda; amplificar o sinal gerado pelo detector (sinal analógico) - intensidade de corrente elétrica; transformar o sinal analógico em algum tipo de sinal digital passível de ser transmitido à distância. GERAL: qualquer equipamento capaz de transformar alguma forma de energia (REM) em um sinal passível de ser convertido em informação sobre o ambiente
4 SENSORES IMAGEADORES NÃO-IMAGEADORES PASSIVOS ATIVOS PASSIVOS ATIVOS SLAR radiômetros radar altímetro SAR fotômetros scatterômetro SONAR laser FOTO câmera fotográfica NÃO-FOTO scanners mecânico óptico eletrônico Fotografias, imagens, fitas magnéticas. Amostragem e visualização maior Gráficos, tabelas, temperaturas. Amostragem e visualização menor
5 AQUISIÇÃO DE DADOS - SISTEMAS SENSORES Classificação em função do tipo de transformação sofrida pela radiação detectada SISTEMA SENSOR IMAGEADOR: - produz uma imagem bidimensional da radiância, emitância e/ou retro-espalhamento da superfície observada/imageada. - fornece informação sobre a variação espacial da resposta espectral da superfície, sendo portanto apto a produzir informações codificadas espacialmente. SISTEMA SENSOR NÃO-IMAGEADOR: - NÃO produz uma imagem da superfície observada/imageada. - é apto a fornecer, por exemplo, informações minuciosas sobre o comportamento espectral dos objetos in situ na superfície terrestre. - integram a energia no tempo, no espaço e em comprimento de onda, para produzir uma curval espectral ou dígito que caracteriza a potência eletromagnética refletida, emitida ou transmitida pelo alvo. => radiômetros/fotômetros, cuja saída é na forma de: gráficos (e.g.,curvas espectrais) dígitos (e.g., temperatura).
6 SENSORES IMAGEADORES NÃO-IMAGEADORES PASSIVOS ATIVOS PASSIVOS ATIVOS SLAR radiômetros radar altímetro SAR fotômetros scatterometer SONAR laser FOTO câmera fotográfica NÃO-FOTO scanners mecânico óptico eletrônico Fotografias, imagens, fitas magnéticas. Amostragem e visualização maior Gráficos, tabelas, temperaturas. Amostragem e visualização menor
7 AQUISIÇÃO DE DADOS - SISTEMAS SENSORES Classificação em função da fonte de energia SISTEMA SENSOR PASSIVO: - detecta a radiação solar refletida ou a radiação emitida pelos objetos da superfície. - depende de uma fonte de radiação externa para que possam operar. - Ex: sistemas fotográficos SISTEMA SENSOR ATIVO: - produz sua própria radiação. - Ex: radares - produzem a energia radiante (pulsos) que irá interagir com os objetos da superfície.
8 SENSORES IMAGEADORES NÃO-IMAGEADORES PASSIVOS ATIVOS PASSIVOS ATIVOS SLAR radiômetros radar altímetro SAR fotômetros scatterometer SONAR laser FOTO câmera fotográfica NÃO-FOTO scanners mecânico óptico eletrônico Fotografias, imagens, fitas magnéticas. Amostragem e visualização maior Gráficos, tabelas, temperaturas. Amostragem e visualização menor
9 PRINCIPAIS TIPOS DE SISTEMAS SENSORES CÂMARAS FOTOGRÁFICAS CÂMARAS DE VÍDEO SENSORES DE VARREDURA ( SCANNERS ) RADARES IMAGEADORES sensores que operam na parte ótica do EEM (VIS-IF.V. T ). medem a energia solar refletida ou a energia térmica emitida > informações sobre as propriedades químicas dos materiais. sensores que operam na faixa de microondas. medem propriedades físicas (rugosidade e geometria) e elétricas (condutividade, que por sua vez, depende da porosidade e conteúdo em água) dos materiais. DADOS COMPLEMENTARES
10 CARACTERÍSTICAS DAS IMAGENS DE S.R. resolução temporal resolução espacial resolução espectral resolução radiométrica Resolução temporal: horas, dias, semanas Ex: órbitas sincrônicas ao Sol permitem predictibilidade temporal do recobrimento global. Acesso repetitivo: mesma área; mesma hora.
11 A Dimensão Temporal Junho 1975 Região de Ariquemes, RO Agosto 1986 Junho 1992
12 CARACTERÍSTICAS DAS IMAGENS DE S.R. Estrutura Espacial: arranjo de elementos na forma de malha ou grid, onde cada cela desse grid é definida por valores de x, y e z. X e Y: localização de cada cela ou pixel (picture element) é definida por um sistema de coordenadas em linha e coluna. Origem do Grid: canto superior esquerdo. Z: nível de cinza de uma cela (DN: Digital Number) - intensidade da REM (refletida ou emitida pelos diferentes materiais) medida pelo sensor, para uma área da superfície terrestre correspondente ao tamanho do pixel. Imagem Digital: matriz de dimensões x (linhas) por y (colunas), com cada elemento possuindo um atributo z (nível de cinza). Ex.: Landsat/TM: 6.550x6.550 pixels (> 42 milhões de pixels por banda).
13 A ESTRUTURA DE UMA IMAGEM Y X IMAGEM MALHA DE NÚMEROS CORRESPONDENTES X= 3 Y= 2 Z = 40
14 A ESTRUTURA DE UMA IMAGEM IMAGEM EM TONS DE CINZA
15 A ESTRUTURA DE UMA IMAGEM NUMERO DE LINHAS (OU PIXELS) NUMERO DE COLUNAS (OU PIXELS) IMAGEM EM TONS DE CINZA 1 10 NUMERO DE COLUNAS (OU PIXELS) NUMERO DE LINHAS (OU PIXELS) MALHA DE NÚMEROS DIGITAIS (DNs)
16 Resolução Radiométrica Resolução das Imagens de S. R. Resolução Radiométrica - corresponde ao número de níveis digitais, representando níveis de cinza (DNs), usados para expressar os dados coletados pelo sensor. Quanto maior o número de níveis, maior é a resolução radiométrica. Embora o olho humano não consiga distinguir >30 níveis de cinza entre o preto e o branco, um sistema digital não possui limitação alguma nesse sentido. Número de níveis (DNs): é comumente expresso em função do número de dígitos binários (bits) necessários para armazenar em forma digital o valor do nível máximo. O valor em bits é sempre uma potência de 2. 6 bits = 2 6 = 8 bits = 2 8 = 64 níveis (SPOT, MSS) 256 níveis (TM) 12 bits = 2 12 = 4096 níveis (AVIRIS) DN de um pixel: corresponde à média da intensidade de energia, refletida ou emitida pelos diferentes materiais presentes na área correspondente a um pixel.
17 8 BIT (28) (256 gray levels) 5 BIT (25) (32 gray levels) 1 BIT (21) (2 gray levels)
18 RESOLUÇÃO RADIOMÉTRICA Cena exibida com diferentes níveis de cinza (4, 8, 128). Somente cerca de níveis de cinza podem ser percebidos.
19 Resolução Espacial Resolução Espacial - capacidade do sistema sensor em enxergar objetos na superfície terrestre. Quanto menor o objeto possível de ser visto, maior a resolução espacial de um sensor. O Campo Instantâneo de Visada (IFOV) de um sensor é definido pelo diâmetro do campo instantâneo de visada angular do sensor, constituindo-se na área do terreno imageado que é vista pelo sensor de uma dada altitude em um dado momento. De forma simplificada, o IFOV representa o tamanho do pixel e, consequentemente, a resolução espacial.
20 O Campo Instantâneo de Visada (IFOV) DETECTOR O campo instantâneo de visada (IFOV) de um sensor define o tamanho do pixel e, consequentemente, a resolução espacial do mesmo. SISTEMA ÓTICO O IFOV é definido pelo diâmetro do campo instantâneo de visada angular (a) do sensor. X a Y R = Hd/f onde: H= altura da plataforma d = diâmetro do detector (a) f = distância focal R= resolução
21 Voltagem de Saída - RADIÂNCIA Rotação Voltagem de Saída Sensor Fotoelétrico Tempo - DISTÂNCIA Plantação Solo Água Grama Direção de Imageamento Área a partir da qual a radiação está sendo recebida há um instante específico. Este é o pixel.
22
23 Geração de Imagens (DNs) DNs: correspondem à radiância média medida em cada pixel. resultantes da quantização do sinal elétrico original do sensor em números inteiros positivos usando um processo denominado de conversão do sinal analógico em digital. Conversão sinal analógico sinal digital: o sinal elétrico original do sensor é amostrado em um conjunto de intervalos de tempo e registrado numericamente a cada ponto de amostragem (A,B,C,...). a taxa de amostragem (ou intervalo de amostragem mínimo) é determinada em função da mudança de mais alta frequência do sinal. DNs são registrados em intervalos numéricos de 0-63; 0-127; 0-255; 0-511; Estes intervalos representam o conjunto de números inteiros que podem ser manipulados usando 6, 7, 8, 9 e 10 bits em escalas de código binário utilizadas por computadores.
24 Resolução Espacial IKONOS - 1m IRS-1C (Pan) - 5.9m SPOT (Pan) - 10m SPOT (XS) - 20m IRS MSI LISS III m Landsat TM - 30m
25 RESOLUÇÃO ESPACIAL 1:10m 1:20m 1:40m 1:80m 1:160m 1:320m Uma mesma cena representada por pixels de diferentes tamanhos
26 RESOLUÇÃO ESPACIAL - ZOOM Cena com resolução espacial de 10 m observada sob fatores de zoom progressivamente maiores (> zoom = > quantidade de detalhes perceptíveis)
27 Orbview Pan - 1 metro Orbview Col. - 4 metros IRS-1C Pan - 6 metros SPOT Pan - 10 metros SPOT XS - 20 metros Landsat TM - 30 metros
28 Spot MS (20 m) Spot Pan (10 m) Ikonos Pan (1 m)
29 Landsat-5 TM : 30 metros : 1984 SPOT-1 : 10 metros : 1986 SPOT-5 : 5 metros: 2002 IKONOS-2 : 1 metro : 2000 QuickBird : 0.61m : 2002 QuickBird (61cm) - Junho/02 Foto Aérea 1: Abril/02 Campus da UNICAMP visto por diferentes sensores remotos sob diferentes resoluções espaciais
30 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:70.000
31 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:35.000
32 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:17.500
33 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:8.000
34 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:4.000
35 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:2.000
36 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:1.000
37 pixel ~25 cm Resolução Espacial vs Escala - 1:500
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39 Resolução - Interpretação - Identificação
40 Resolução Espectral Resolução Espectral - definida pelo número de bandas espectrais de um sistema sensor e pela largura do intervalo de comprimento de onda coberto por cada banda. Quanto maior o número de bandas e menor a largura do intervalo, maior a resolução espectral de um sensor.
41 RESOLUÇÃO ESPECTRAL band 3 band 1 band 2
42 A Dimensão Espectral banda n banda 1 banda 2 Campinas banda 3 banda 4 banda 5 banda 7 banda 2 Landsat ETM+ banda 1
43 PANCROMÁTICA MULTIESPECTRAL HIPERESPECTRAL ULTRAESPECTRAL UMA BANDAS DEZENAS CENTENAS 0.4µm MILHARES µm PANCROMÁTICA MULTIESPECTRAL 0.4µm µm HIPERESPECTRAL 400nm nm ULTRAESPECTRAL 400nm nm Comparação de Tecnologias Espectrais
44 Pancromatic Exemplos Multi-espectral Hiper-espectral Campinas Ultra-espectral
45 Exemplo: imagem AVIRIS 1024 linhas 614 colunas 224 bandas espectrais Colunas - Dimensão Espacial
46 Sensoriamento Remoto Hiperespectral - CONCEITO The Hyperspectral CUBE Vegetação Outra particularidade entre os espectros derivados de imagens hiperespectrais e espectros medidos em laboratório são as lacunas de informação nos comprimentos de onda centrados em 1.4 m e 1.9 m, que correspondem às regiões onde os componentes atmosféricos, principalmente água, absorvem completamente a radiação solar incidente
47 RGB true colour composite 0,5 m 1,0 m ,5 m AVIRIS 224 bands 2,0 m 2,5 m Cuiabá, Mato Grosso
48 Reflectancia (%) Sensoriamento Remoto Hiperespectral - CONCEITO Hyperion/AVIRIS resolução espectral (> 200 bandas) Vegetação Caulinita Concreto Comp. de Onda ( m)
49 Reflectance (%) Sensoriamento Remoto Hiperespectral - CONCEITO Landsat-5 TM (6 bandas) B4 Caulinita Vegetação Concreto B5 B1 B2 B3 B7 Wavelength ( m)
50 UNICAMP Cores em SR Prof. Carlos Roberto de Souza Filho
51 Colour Combination Basic Principles Primary Additive Colours
52
53 VISIBLE BANDAS 4, 3, 2 NIR SWIR
54 (TM 3,2,1) - Chattanooga, Tennessee
55 (TM 4,3,2) - Chattanooga, Tennessee
56 (TM 7,4,2) - Chattanooga, Tennessee bare soil and urbn areas (magenta); contrast with vegetation (green) water appears very dark in this FCC due to the extreme absorption in the two infrared bands
57 (TM 4,5,7) - Chattanooga, Tennessee only infrared bands (information not seem by human eye) water, water-landcover > extreme contrast to > vegetation and crops.
58 (TM 6,5,7) - Chattanooga, Tennessee vegetation is relatively COLD lac of red hues over the vegetation and crops. urban areas absorb and emit energy prominently - and therefore are shown in red hues 120 m
59 Dados de Satélite Dados de Alta Altitude Dados de Baixa Altitude Estação Experimental Sensoriamento Remoto em Multi-Estágios
60 SISTEMAS IMAGEADORES - PASSIVOS FOTOGRÁFICOS: câmera fotográfica NÃO-FOTOGRÁFICOS (IMAGEADORES): - óptico-eletrônico (ou eletro-óptico) - sistemas de imageamento vidicon - Sensores de quadros ou frame - sistemas de varredura mecânica - Across-track scanners : método de varredura do tipo whiskbroom - sistemas de varredura eletrônica - Along-track scanners : método de varredura do tipo pushbroom - sistemas de varredura eletrônica instantânea - Along-track scanners : método de varredura do tipo snapshot
61 SENSORES DE VARREDURA (SCANNERS) SENSORES DE VARREDURA ( SCANNERS) utilizam conjuntos de foto-detectores, filtros espectrais, prismas e espelhos, contrôle e processamanto eletrônico e algum tipo de dispositivo de calibração. possuem conjuntos de detectores eletrônicos sensíveis à REM de diversas regiões do EEM entre 0.4 m e 12 m, incluindo o VIS, NIR,SWIR, MIR, TIR. estes sensores podem adquirir imagens em faixas bastante estreitas dentro de cada uma dessas regiões, o que lhes confere grande resolução espectral. o intervalo específico medido pela combinação dos detectores e filtros é denominado banda espectral de um sensor. existem duas categorias de scanners multiespectrais: o os que imageam o terreno através de varredura com direção perpendicular à linha de vôo (across-track scanning) o os que imageam por varredura ao longo da linha de vôo (along-track scanning).
62 ESPELHO OSCILANTE DE VARREDURA DETECTORES INDIVIDUAIS DETECTORES MÚLTIPLOS/BANDA varredura deslocamento faixa imageada SENSORES DE VARREDURA (scanners eletro-mecânicos do tipo across-track) WHISKBROOM Exemplos: LANDSAT MSS/TM
63 SENSORES DE VARREDURA ACROSS-TRACK Across-track scanners: método de varredura do tipo whiskbroom: constituídos internamente de um espelho oscilante que se movimenta de um lado para outro da linha de vôo, varrendo a superfície terrestre; esse espelho recebe a energia oriunda de uma faixa da superfície terrestre localizada abaixo do sensor e de direção ortogonal à linha de vôo, enviando em seguida essa energia internamente, através de lentes, para o sistema de detectores; cada faixa sucessiva da superfície é coberta à medida em que o sensor se move para a frente, produzindo uma série de linhas contíguas que irão compor o arranjo bi-dimensional da imagem final. exemplos de scanners do tipo whiskbroom são o Multispectral Scanner (MSS) e o Thematic Mapper (TM) dos satélites da série Landsat.
64 MATRIZ LINEAR DE DETECTORES (UM ARRANJO POR BANDA) LENTE GRANDE ANGULAR SENSORES DE VARREDURA (scanners eletro-mecânicos do tipo along-track) PUSHBROOM VARREDURA POR DESLOCAMENTO DO SATÉLITE varredura deslocamento Exemplos: SPOT, IRS, JERS
65 SENSORES DE VARREDURA ALONG-TRACK Along-track scanners: método de varredura do tipo pushbroom: dispensam o uso de espelho oscilante; apresentam seus detectores dispostos através de um arranjo linear com um grande número de elementos do tipo CCDs (Charge-Coupled Devices). o sensor utiliza uma lente para direcionar a energia recebida de uma faixa da superfície terrestre, de direção perpendicular à linha de vôo, diretamente para o arranjo linear de detetores. esse arranjo linear possui um número de detetores igual ao número de elementos de resolução no terreno (pixels) da imagem final. exemplos de scanners do tipo pushbroom são o SPOT/HRV, IRS e JERS.
66 ARRANJO BI-DIMENSIONAL PARA CADA BANDA SENSORES DE VARREDURA (Imageamento do tipo snapshot) STEPSTARE Exemplo: EARTHWATCH QUICKBIRD
67 SENSORES DE VARREDURA ALONG-TRACK Along-track scanners: método de varredura do tipo snapshot : apresentam seus detectores dispostos através de um arranjo bi-dimensional para cada banda (mais recente avanço tecnológico!). o EarthWatch QuickBird é o único sensor que planeja utilizar tal dispositivo até o momento.
68 CARACTERÍSTICAS SENSOR AEROPORTADO SENSOR ORBITAL Altitude Visada Resolução Iluminação Retorno Cobertura Geogr. Linha de Vôo Acesso Baixa (até metros) Restrita (diversas linhas de scan > grandes áreas) Variável (segundo as necessidades do usuário) Variável - áreas amplas Não é sincrônica ao Sol Frequente/Flexível (minutos) Variável (segundo as necessidades do usuário) Variável (segundo as necessidades do usuário) Complexo Alta (acima de 175 km) Ampla (poucas linhas de scan > grandes áreas) Fixa (pela órbita do satélite) Constante - áreas amplas Sincrônica ao Sol Fixa (pela órbita do satélie - dias) Fixa (pela órbita do satélie - dias) Fixa (pela órbita do satélie) Simples
69 SENSORIAMENTO REMOTO ELETROMAGNÉTICO DE RECURSOS TERRESTRES Os sensores de energia eletromagnética, que operam a bordo de plataformas orbitais e aerotransportadas, são dispositivos que nos auxiliam no mapeamento, quantificação e monitoramento dos recursos da Terra. (v) Dados de Referência Analógico Visual Digital Digital (ii) Propagação através da Atmosfera (i) Fontes de Energia (iv) Retransmissão através da atmosfera (v) Sistemas Sensores (vi) Dados (vii) Interpretação e Análise (viii) Produtos Finais USUÁRIOS (iii) Interação com Feições da Superfície Terrestre AQUISIÇÃO DE DADOS ANÁLISE DE DADOS
70 (6) Usuários dos Dados (Multi-disciplinares)
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