Ferramentas de sensoriamento remoto e SIG aplicadas ao Novo Código Florestal

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1 1/53 Ferramentas de sensoriamento remoto e SIG aplicadas ao Novo Código Florestal Teoria Eng. Allan Saddi Arnesen Eng. Frederico Genofre Eng. Matheus Ferreira Eng. Marcelo Pedroso Curtarelli

2 2/53 Conteúdo programático: Capitulo 1: Novo código florestal; Capitulo 2: Fundamento de Sensoriamento Remoto e SIG; Capitulo 3: Mapeamento de APP e Reserva Legal APP de corpos d água; Capitulo 4: Mapeamento de APP de declividade e topo de morro; Capiutlo 5: Cadastro Ambiental Rural; Capitulo 6: Cotas de Reserva Ambiental.

3 3/53 Tópicos abordado neste capitulo: Introdução; Fundamentos cartográficos; Sistemas de Informações geográficas (SIG); Dados topográficos e imagens de satélite disponíveis; Sensoriamento Remoto; Principais softwares disponíveis.

4 4/53 Introdução CAR / CRA necessidade de geolocalização/mapeamento do imóvel: - Perímetro do imóvel rural; - Áreas de interesse social e de utilidade pública; - Áreas com remanescentes de vegetação nativa; - APP e área de Reserva Legal; - Áreas de uso restrito, áreas consolidadas. GEOTECNOLOGIAS Necessidade de conhecimentos em cartografia, SIG e Sensoriamento Remoto.

5 5/53 Fundamentos cartográficos: Datum Superfície de referência posicionada em relação a um modelo de referência da Terra; Modelos de referência da Terra: Geóide: Definido por uma superfície imaginária. Aproxima-se da forma real da Terra; Elipsóide: Aproximação matemática do geóide; Geóide x Elipsóide = Datum. Elipsóides x Geóide

6 6/53 Fundamentos cartográficos: Datum DATUM planimétrico ou horizontal: Sobreposição de elipsóide e geóide: Eixo de rotação paralelo ao eixo do elipsóide; Seleção do ponto de origem. Elipsóides x Geóide

7 7/53 Fundamentos cartográficos: Datum Exemplos da determinação de um DATUM. Fonte:

8 8/53 Fundamentos cartográficos: Datum Brasil: Datum Planimétrico Córrego Alegre; South American Datum 1969 (SAD69); Sistema de Referência Geocêntrico para a América do Sul (SIRGAS 2000). Mundo: World Geodetic System 1984 (WGS84).

9 9/53 Fundamentos cartográficos: Datum DATUM altimétrico ou vertical: Nível médio dos mares; Referência para contagem de altitudes; Brasil: Marégrafo de Imbituba, em Santa Catarina.

10 10/53 Fundamentos cartográficos: Sistemas de Coordenadas Expressa a posição sobre uma superfície; Sistema de referência para localização. Sist. de Coordenadas Geográficas Sist. de Coordenadas Planas

11 11/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Reproduzir a superfície curva da Terra em um plano: Mapa. Classificação das projeções cartográficas. Fonte: Câmara et al, Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE

12 12/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Deformações da superfície real: Conformes ou isogonais: Mantém ângulos ou formas de pequenas feições; Distorcem tamanho de objetos mapeados. Projeção Cônica

13 13/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Deformações da superfície real: Equivalentes ou isométricas: Conservam áreas; Deformam ângulos. Projeção de Peters

14 14/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Deformações da superfície real: Equidistantes: Conservam distância de direções. Projeção Azimutal

15 15/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Projeção Classificação Aplicações Características Albers Cônica Equivalente Mapeamentos Temáticos. Mapeamento de áreas com extensão predominante leste-oeste. Bipolar Oblíqua Cônica Conforme Indicada para base cartográfica confiável dos continentes americanos. Cilíndrica Equidistante Gauss-Krüger Estereográfica Polar Cilíndrica Equidistante Cilíndrica Conforme Azimutal Conforme Mapas Mundi. Mapas em escala pequena. Trabalhos computacionais. Preserva área. Substitui com vantagens todas outras cônicas equivalentes. Preserva ângulos. Usa dois cones oblíquos. Altera área e ângulos. Cartas topográficas antigas. Altera área (porém as distorções não ultrapassam 0,5%). Preserva os ângulos. Mapeamento das regiões polares. Mapeamento da Lua, Marte e Mercúrio. Lambert Cônica Conforme Mapas temát icos. Mapas pol íticos. Cartas militares. Cartas aeronáut icas. Preserva ângulos. Tem distorções de escala. Preserva ângulos. Fonte: Adaptado de Câmara et al., Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE

16 16/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Projeção Classificação Aplicações Características Lambert Million Cônica Conforme Cartas ao milionésimo. Preserva ângulos. Mercator Cilíndrica Conforme Cartas náuticas Mapas geológicos Mapas magnéticos Mapas mundi. Miller Cilíndrica Mapas mundi Mapas em escalas pequenas Preserva ângulos Altera área e ângulos Policônica Cônica Mapeamento temático em escalas pequenas. Altera áreas e ângulos UTM Cilíndrica Confrome Mapeamento básico em escalas médias e grandes. Cartas topográficas. Preserva ângulos. Altera áreas (porém as distorções não ultrapassam 9,5%). Fonte: Adaptado de Câmara et al., Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE

17 17/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Projeção UTM Projeção UTM

18 18/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Projeção UTM Divide a Terra em 60 fusos, de 6 graus de longitude; Enumerados de 1 a 60: Inicia no Anti-Meridiano de Greenwinch (-180graus); Cresce de leste para oeste até volta completa. Hemisférios Norte e Sul; Latitudes divididas a cada 4 graus; Distorções maiores nos pólos.

19 19/53 Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica Projeção UTM No Brasil: Fusos UTM no Brasil.

20 20/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG)

21 21/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): O que é SIG? Sistema capaz de capturar, modelar, manipular, recuperar, consultar, analisar e apresentar dados geograficamente referenciados; Dimensão do espaço geográfico no computador; Não se trata apenas de um software para elaboração de mapas; Ferramentas de geoprocessamento que integram dados.

22 22/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Como funciona? Utiliza dados com referência espacial; Descreve feições sobre a superfície terrestre; Utiliza camadas como planos de informações; Relaciona com banco de dados descritivos. Figura ilustrativa de um SIG.

23 23/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Como funciona? Interface com o usuário; Entrada e Integração de Dados; Gerência de Dados Espaciais; Consulta e Análise; Visualização e Plotagem; Geoprocessamento e Analises espaciais. Figura ilustrativa de um SIG.

24 24/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Representação dos dados Terreno real Vetor Raster (matricial) Formas de representação de dados espaciais em um SIG

25 25/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Representação dos dados Vetorial: Pontos, linhas e polígonos determinam as feições; Feições: elementos do mapa (lago, vegetação, ruas); Dados de coordenadas e vértices; Boa representação de limites; Atributos: dados e informações sobre os elementos. Terreno real Vetorial

26 26/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Representação dos dados Raster: Definido por pixel; Valor para cada local/pixel; Imagens de satélite, fotografias aéreas e outras imagens. Terreno real Matricial

27 27/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Representação dos dados Vetorial X Raster.

28 28/53 Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Formas de obtenção de dados Aerofotogametria; Ortofotocarta; Fotointerpretação; Perfilagem a Laser; Imagens de Satélite; Topografia GPS. Exemplos ilustrativos.

29 29/53 Dados topográficos e imagens de satélite disponíveis Modelo Digital de Elevação (MDE): SRTM e ASTER; Imagens Landsat; Imagens MODIS; Imagens RapidEye.

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31 31/53 Sensoriamento remoto: O que é? O SR pode ser compreendido como o conjunto de procedimento utilizados para a aquisição de informações relativas aos recursos naturais da Terra, obtidas pela a análise da energia eletromagnética coletada por meio de sensores instalados a bordo de plataformas em altitude, tais como balões, foguetes, aviões ou satélites; Aplicações: Oceanografia, Meio Ambiente, Planejamento Urbano, Geologia, Agricultura; Vantagens: coleta sistemática e repetitiva, menor custo, variabilidade espacial... Limitações: sensível as condições meteorológicas, necessidade de validação...

32 32/53 Sensoriamento remoto: Visão geral

33 33/53 Classificação dos sensores: Tipo de plataforma Orbital: Satélites Sub orbital: Aviões, balões, VANTS

34 34/53 Classificação dos sensores: Tipo de órbita Órbita geoestacionária / equatorial: aplicações meteorológicas Exemplo de órbita polar: aplicações ambientais

35 35/53 Classificação dos sensores: Faixa do espectro eletromagnético Sensores ópticos coletam dados na região do visível do espectro eletromagnético (400 nm < λ < 700 nm); Sensores de microondas coletam dados na região de microondas (λ ~ cm); Sensores termais coletam dados na região do infravermelho termal (λ > 3 µm).

36 36/53 Classificação dos sensores: Outras Número de bandas: Multiespectrais X Hiperespectrais; Tipo de dado: imageadores X não-imageadores.

37 37/53 Resoluções de um sensor Todo sensor imageador é caracterizado por 4 resoluções: Resolução espacial; Resolução temporal; Resolução espectral; Resolução radiométrica.

38 38/53 Resolução Espacial de um sensor Está relacionada com o tamanho do menor objeto que pode ser identificado pelo sensor; Resolução espacial X tamanho do pixel; Varia de poucos centímetros (p. ex. WorldView 2) até alguns quilômetros (p. ex. MODIS).

39 39/53 Resolução Espacial de um sensor: Exemplos Sensor WordView 50 cm e 2 metros. Sensor Thematic Mapper (TM) 30 metros de resolução.

40 40/53 Resolução Temporal de um sensor Está relacionada com o número de vezes que o sensor consegue coletar dados de uma mesma área geográfica; Em geral, existe uma relação inversa entre resolução espacial e temporal; Atualmente existem sensores que coletam dado mais de uma vez ao longo do dia (p. ex. sensores em órbita geoestacionária), diariamente (p. ex. RapidEye e MODIS) e em intervalo de 16 dias (p. ex. Landsat-8/OLI).

41 41/53 Resolução Espectral de um sensor Está relacionada com a quantidade e espessura das bandas espectrais que o sensor coleta informação; Quanto maior o número e menor a espessura das bandas espectrais melhor é a capacidade do sensor distinguir alvos distintos; Sensores multiespectrais X hiperespectrais.

42 42/53 Resolução Espectral de um sensor: Exemplos Exemplo: Sensores multiespectrais e Hiperespectrais.

43 43/53 Resolução Radiométrica de um sensor Refere-se a capacidade de um sensor detectar as variações de energia eletromagnética recebida; Está relacionado com a precisão da medida; Geralmente expresso em bits ou níveis de cinza.

44 44/53 Resolução Radiométrica de um sensor: Exemplos Exemplo: imagens de uma área urbana apresentada com diferentes resoluções radiométricas.

45 45/53 Resolução dos sensores: considerações finais Relação resolução temporal x espacial. Dependência a aplicação.

46 46/53 O que é a classificação de imagens? É o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões e alvos homogêneos, sendo utilizado em Sensoriamento Remoto para mapear áreas da superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse. Utiliza atributos espectrais das imagens (p.ex. o ND ou o valor de radiância); Associa a cada elemento de imagem um rótulo ; Produto final mapa com os temas de interesse.

47 47/53 Atributos Espectrais São atributos associados a cada pixel ou região da imagem que variam em função do comprimento de onda (banda) Exemplo de atributos espectrais: ND, reflectância, radiância; Alvos distintos apresentam feições espectrais que os distinguem dos demais alvos na imagem.

48 48/53 Qual a sua finalidade? Utilizada na maioria dos casos para fins de mapeamento em geral; Análise multi temporal de alvos; Possibilidade de extração de informações adicionais: calculo de áreas, estimativas de produção, detecção de mudanças ao longo do tempo...

49 49/53 Técnicas de classificação de imagens Subdividido em duas categorias classificadores pixel a pixel e classificadores por regiões (objetos); pixel a pixel : utilizam apenas a informação espectral de cada pixel; Regiões: além da informação espectral, utilizam informação de relação com os pixels vizinho; Podem ser unidimensionais (1 única banda) ou multi espectrais (mais de uma banda).

50 50/53 Classificação: 1 Segmentador Imagem Segmentada Atributos de Região Classificador Bandas 2 Classificador Imagem Classificada

51 51/53 Etapas da classificação Definição dos objetivos; Seleção do classificador; Treinamento; Classificação; Pós classificação (opcional); Avaliação do resultado.

52 52/53 Definição dos objetivos e seleção do classificador Qual pergunta se busca responder? Qual o nível de detalhamento necessário (escala)? Qual a precisão do estudo? Quais recursos financeiros disponíveis? Qual imagem irei utilizar? Qual software irei utilizar?

53 53/53 Softwares Livres: Spring Qgis GVSig Terraview Privado: ArcGIS