Sistemas de Informação Geográfica Aplicados

Transcrição

1 Geoprocessamento automático Modelos digitais de terreno WebSIG Deteção remota Análise de imagem Análise espacial Cartografia geológica Sistemas de Informação Geográfica Aplicados Departamento de Geologia

2 Processamento e Análise de Imagem

3 Princípios e Fundamentos da Detecção Remota Fundamentos físicos Sistemas de observação da Terra Mercado de dados Processamento e Análise de Imagem Classificação Produção de imagens não espectrais: Índices de Vegetação, Componentes Principais, transformações morfológicas Exemplos de Aplicação

4 Detecção Remota: Detecção remota designa o conjunto de técnicas para obtenção de informação sobre um objecto por um sensor que não está em contacto físico com o objecto. Refere-se tipicamente a informação radiométrica que pode ser representada por um conjunto de valores de pixels de uma imagem. Processamento e Análise de Imagem: O processamento e análise de imagem consiste num conjunto de técnicas que permitem extrair informação relevante das imagens, através de diferentes operações que realçam determinadas características.

5 Realce, processamento espectral Detecção Remota (Dados e Aplicação) Geracção de DEMs Processamento e Análise de Imagem (Ferramentas) Visualização e extracção de informação Produção de Mapas Análise Espacial e SIG (Ferramentas) Georreferenciação, ortorretificação, classificação

6 Exemplos de Aplicação Cartografia de cobertura /ocupação do solo e detecção de alterações (change detection) Monitorização e cadastro agrícola Gestão de recursos marítimos e costeiros Prospecção de minerais Pospecção de petróleo e gás Planeamento urbano e detecção de telecomunicações Oceanografia física Cartografia de estruturas geológicas e topografia Detecção e cartografia de icebergs Etc

7 IMAGENS Um conjunto de dados matriciais produzido pela representação da superfície com um sensor óptico ou electrónico. Exemplos: Imagens de satélite, fotografias aéreas, fotografias de câmaras digitais. As imagens são armazenadas num conjunto de dados matriciais com valores binários ou inteiros, que representam a intensidade da luz reflectida, calor ou gama de valores do espectro electromagnético.

8 Radiação Electromagnética Quando a radiação electromagnética atinge um objecto esta pode ser transmitida, reflectida ou absorvida. A detecção remota mede a quantidade de radiação solar reflectida em função do comprimento de onda, chamada de reflectância. A principal fonte de energia para detecção remota é o sol. A radiação visível corresponde apenas a uma reduzida porção do espectro electromagnético. A energia incidente que atinge um objecto pode ser decomposta na soma da energia reflectida, da energia absorvida e da energia transmitida: E I (l)=e R (l)+e A (l)+e T (l). A decomposição altera-se para diferentes comprimentos de onda Designa-se por reflectância a razão: rl= E R (l) / E I (l) Dado que a decomposição varia com o comprimento de onda é possível associar a cada objecto uma assinatura espectral, i.e., um padrão de reflectância dependendo do comprimento de onda da radiação incidente sobre o objecto.

9 Água absorve a maior parte da radiação e reflecte uma pequena quantidade de radiação em particular na parte visível do espectro, em comprimentos de onda mais longo da água não reflecte qualquer quantidade significativa de radiação. Solos exibem uma curva de reflectância espectral bastante suave. Em geral a rugosidade do solo causa um aumento de reflectância. O aumento do teor de matéria orgânica está associado a uma diminuição da reflectância. Vegetação mostra uma curva de reflectância muito característica.

10 Nas imagens: Brancos (255) Reflectância alta Pretos (0) Refletância baixa Diferentes objectos apresentam reflectância alta numa banda e baixa na outra. Isto permite individualizar ou realçar a informação, tais como a abundância de vegetação, parâmetros relativos à qualidade da água ou tipos de minerais presentes na superfície da Terra.

11 Sistemas de Observação da Terra Tipos de Sensores Região do espectro em que operam Fonte de energia: sensores activos e passivos Câmaras e scanners: captam energia no domínio do óptico visível Satélites: As imagens de satélite constituem o registo da energia electromagnética emitida ou reflectida por uma superfície, medida através de sensores instalados em satélites. Os sistemas de detecção remota podem ser passivos ou activos. Os sistemas passivos não têm uma fonte artificial de radiação e detectam radiação electromagnética que é reflectida ou emitida pelo objecto a analisar (exemplo: sensores de satélite para radiação visível ou infravermelha). Os sistemas activos contém uma fonte de radiação que incide sobre o objecto a analisar (exemplo: microondas de radar ou sonar). Plataformas: Os sensores podem são instalados numa plataforma, que normalmente é móvel como é o caso dos aviões ou dos satélites.

12 Classificação dos Sensores 1. Resolução Espacial Refere-se a resolução do tamanho da célula (a área coberta no chão e representado por uma única célula); Baixa - > 1km Média - 1km a 100m Alta 5 a 100 m Muito Alta - < 5m 2. Resolução Espectral Descreve a capacidade de um sensor para distinguir entre os intervalos de comprimento de onda do espectro electromagnético Sistemas ópticos visível e Infra-Vermelhos Sistemas térmicos Sistemas SAR (Synthetic Aperture Radar) Sistemas ópticos/térmicos: Monoespectrais /Pancromático (1 banda) Multiespectrais (< 10 bandas) Superespectral ( > 10 bandas) Hyperespectral (> 100 bandas) Sistemas SAR Frequência simples (Banda L, Banda C, Banda X Multifrequência (combinação de 2 ou mais bandas de frequência simples) Polarização simples (VV, HH, HV) 3. Resolução Temporal Refere-se à frequência de captação das imagens de um mesmo local. 4. Radiométrica - descreve a capacidade de um sensor para distinguir objectos visualizados na mesma parte do espectro electromagnético, o que é sinónimo do número de valores possíveis de dados em cada banda.

13 Resolução Espacial Menor tamanho da célula Maior resolução Maior pormenor Visionamento e processamento mais lento Ficheiros maiores Maior tamanho da célula Menor resolução Menor pormenor Visionamento e processamento mais rápido Ficheiros menores

14 Resolução Espectral

15

16 Sensores - satélites Segundo dados oriundos da Union of Concerned Scientists ( ), existem actualmente (Fevereiro de 2012) mais de 900 satélites orbitando a Terra, sendo que aproximadamente 60% deles são de telecomunicações. Os satélites para Detecção Remota são cerca de 120.

17 Sensores - Landsat Bandas: 1 - Visível ( µm) 30 m 2 - Visível ( µm) 30 m 3 - Visível ( µm) 30 m 4 Infravermelho (IV) Próximo ( µm) 30 m 5 - IV de onda curta ( µm) 30 m 6 - Térmico ( µm) 60 m Low Gain / High Gain 7 IV de onda curta ( µm) 30 m 8 - Pancromático (PAN) ( µm) 15 m

18 O sensor Landsat 7, a partir de 2003, experimentou uma avaria no SLC (Scan Line Corrector) o que provoca lacunas de dados nas imagens. As imagens são então designadas por Lansat7 SLC-off.

19

20 Sensores - Quickbird

21 Sensores - Ikonos

22 Sensores - Geoeye

23 Sensores Terra SAR-X

24 Mercado de Dados Imagens disponíveis online: ArcGis Online Imagens comercializadas: GeoEye Quickbird WorldView IKONOS

25 Pré-Processamento Georeferênciação/Ortorectificação Correcção Radiométrica P R O C E S S M E N T O Pós-Processamento

26 Correcções Radiométricas A correcção radiométrica visa a redução de erros e distorções introduzidos pelos sensores e pela atmosfera. É realizada quando é necessário converter o sinal que é captado pelo sensor em reflectância da superfície para que os dados de imagem possam ser relacionados com medições no terreno. Efeito da atmosfera: A atmosfera terrestre absorve e tem um efeito de difusão sobre a radiação. Efeito topográfico: o declive e a exposição de cada parcela de terreno afectam de forma muito significativa o sinal que é captado pelo satélite. Erros instrumentais: Estes erros podem ter causas diversas.

27 Correcções Geométricas As distorções geométricas das imagens podem dever-se a uma grande diversidade de factores: A rotação da terra de poente para nascente, combinada com a deslocação do satélite, provoca um desvio das posições dos pixels ao longo da imagem. A distorção panorâmica para sensores de varrimento (exemplo: sensor do Landsat) provoca uma alteração da dimensão e forma das parcelas de terreno que correspondem aos pixels da imagem. A curvatura da terra pode afectar a geometria de imagens de sensores como o NOAA/AVHRR. Nesse caso, enquanto a distorção linear nas margens da imagens seria da ordem de 2.89, supondo que a superfície terrestre fosse plana, essa distorção atinge um valor próximo de 5 tendo em consideração a curvatura da terra. O varrimento da cena combinado com o movimento da plataforma provoca um desvio da posição dos pixels no sentido do movimento da plataforma. Este efeito atinge 213m para cada linha da imagem para o sensor Landsat MSS. As variações na altitude, velocidade e posição da plataforma podem causar distorções acentuadas, especialmente se as imagens são obtidas por avião. A sobreposição de linhas da imagem pode causar uma distorção da razão entre a escala horizontal e vertical da imagem. Erros instrumentais.

28 Processamento O objectivo do trabalho define as técnicas de processamento e análise de imagem a utilizar. Uma vez que o processamento e análise de imagem são, normalmente, o primeiro passo em qualquer projecto de detecção remota, importa conhecer algumas operações

29 Operações Pontuais O aumento do contraste, por vezes, chamado de melhoramento radiométrico ou modificação de histograma, é a mais básica, mas também a técnica mais eficiente para a optimização do contraste e do brilho de uma imagem para visualização ou para realçar a informação numa determinada gama de valores. Ajustamento do contraste/brilho

30 Expansão do contraste Através da expansão dos valores do histograma para a gama completa dos valores digitais da imagem (0-255) é possível obter um realce da imagem.

31 Operações Algébricas São operações pontuais entre diferentes bandas ou imagens: Adição Subtração Multiplicação Divisão Potencia

32 Derivação de Índices: A combinação de operações algébricas em bandas pré-estabelecidas conduzem à definição de índices que permitem realçar determinada informação: NDVI - O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um índice padronizado que lhe permite gerar uma imagem mostrando o verdor (greeness) (biomassa relativa). Este índice aproveita o contraste das características de duas bandas a partir de um conjunto de dados matriciais multiespectrais- as absorções de clorofila na banda vermelho e a reflectividade elevada das plantas na banda no infravermelho próximo (NIR), o que é uma característica única da vegetação e que permite distingui-la dos restantes objectos. NDVI = ((NIR - Vermelho) / (NIR + Vermelho)) NIR = valores de pixel da banda do infravermelho próximo Vermelho = valores de pixel da faixa vermelha

33 B G R NIR IR

34 Operações de Vizinhança Operações que usam vários pixéis (vizinhança ou kernel) numa banda ou em múltiplas bandas. 1. Técnicas de Fusão (pansharpening) 2. Filtros 3. Classificação

35 Técnicas de Fusão As técnicas de fusão, ou pansharpening, permitem fundir duas imagens com resoluções diferentes, conservando a resolução maior (maior pormenor). Normalmente, é usada a banda pancromática, de resolução maior, para fundir com a informação multiespectral. O resultado é uma imagem que conserva a resolução maior e a informação espectral simultaneamente.

36 Diferentes métodos (ArcMap): Brovey Baseia-se na modelação espectral e foi desenvolvido para aumentar o contraste visual nas extremidades superior e inferior do histograma dos dados. Usa um método que multiplica cada pixel multiespectral reamostrado pela razão entre a intensidade do pixel correspondente na banda pancromática à soma de todas as intensidades multiespectrais. Assume-se que a faixa espectral gerada para a imagem pancromática é o mesmo que a abrangido pelos canais multiespectrais. Na transformação Brovey, a equação geral utiliza vermelho, verde e azul (RGB) e as bandas pancromáticas como entradas para uma nova saída vermelho, verde, azul e bandas. Por exemplo: Red_out = Red_in / [(blue_in + + green_in red_in) * Pan]

37 ESRI A transformação pansharpening Esri usa uma média ponderada da banda do infravermelho próximo adicional (opcional) para criar as bandas pansharpening de saída. O resultado da média ponderada é usada para criar um valor de ajuste (ADJ) que é então usado para calcular os valores de saída. Por exemplo: ADJ = pan imagem - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ

38 IHS A transformação IHS é uma transformação de RGB e intensidade (brilho), matiz (tinta) e saturação (IHS). Cada coordenada é representada por uma posição de coordenadas 3D dentro do cubo de cores. A transformação IHS converte a imagem colorida de um modelo de cor RGB para um modelo de cor IHS. Substitui os valores de intensidade com os obtidos a partir da imagem pancromática sendo usada para acentuar a imagem, um valor de peso, e um valor opcional, a banda do infravermelho próximo. A imagem resultante é a saída usando o modo de cor RGB. A equação utilizada para derivar o valor da intensidade da alteração é a seguinte: Intensidade = P - I * IW

39 Gram-Schmidt O método Gram-Schmidt é baseado no algoritmo geral para ortogonalização- o vector de ortogonalização de Gram-Schmidt. Este algoritmo assume vectores (por exemplo, três vectores no espaço 3D) que não são ortogonais, em seguida, roda-os, de modo que eles sejam ortogonais. No método IHS as bandas multiespectrais são decorrelacionadas, transformando-as em espaço IHS. A banda de intensidade de baixa resolução é substituído pela banda pancromática de alta resolução, e o resultado é retransformado em alta resolução para obter as bandas de alta resolução multiespectrais (MS). No método Gram-Schmidt, o primeiro passo é criar uma banda de baixa resolução pancromática calculando a média ponderada das bandas MS. Em seguida, essas bandas são decorrelacionadas usando o algoritmo de ortogonalização de Gram-Schmidt, tratando cada banda como um vector multidimensional. A banda pancromática simulada de baixa resolução é usada como o primeiro vector. Depois é substituída pela banda pancromática de alta resolução, e todas as bandas são retransformadas em alta resolução. Os pesos das bandas do método Esri também pode ser utilizado pelo método de Gram-Schmidt.

40 Média simples O método de transformação média simples aplica equação de média simples para cada uma das combinações de banda de saída. Por exemplo: Red_out = 0,5 * (+ Red_in Pan_in) Green_out = 0,5 * (+ Green_in Pan_in) Blue_out = 0,5 * (+ Blue_in Pan_in)

41 ArcMap Análise de Imagem