Análise comparativa entre técnicas de ortorretificação em imagens de alta resolução

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1 Análise comparativa entre técnicas de ortorretificação em imagens de alta resolução Rodrigo José Pisani 1 Marcelo Elias Delaneze 1 Camila Amélia Coelho da Silva 1 Paulina Setti Riedel 1 1 Universidade Estadual Paulista - UNESP/IGCE Caixa Postal Rio Claro - SP, Brasil pisanigeo@gmail.com, mdelaneze@rc.unesp.br, camila_acoelho@yahoo.com.br, psriedel@rc.unesp.br Abstract. This study aimed to evaluate the results obtained by four different methods of orthorectification in GeoEye and Ikonos II images. The studied area covers Belford Roxo, Duque de Caxias and Nilopolis city in Rio de Janeiro State, Brazil. The first procedure used RPC (Rational Polynomial Coefficient), DEM (Digital Elevation Model) from FUNDREM in 1: scale and control points obtained from topographic carts. For the second procedure it were used RPC and DEM/Aster GDEM without control points. The third evaluation used Geoeye image, using only RPC and DEM from FUNDREM without control points. Finally, for the last procedure was used the orthorectification only with RPC apllied for Ikonos II images. From the DEM/FUNDREM was calculated the average altimetry of the studied area. It was obtained the value of 29,05m, that was used as the constant value for the area altimetry. Conclusion: The product obtained in this study show few differences among the average errors of planimetric displacement in relation of control points, with exception of the last procedure that showed the worst performance. Hence, it was possible to verify that the procedure 3 showed best result, because, in this case, there s no need the acquisition of control points and the DEM elaboration. Palavras-chave: remote sensing, orthorectification, geometric correction, sensoriamento remoto, ortorretificação, correção geométrica. 1. Introdução A ortorretificação compreende um processo de alteração da perspectiva central de uma imagem de sensoriamento remoto para uma perspectiva de raios paralelos ortogonais e foi desenvolvida inicialmente para a correção geométrica de fotografias áreas, sendo necessária para o uso direto da imagem com fonte de informação métrica (JENSEN, 2009). Segundo Schowengerdt (1997), a ortorretificação é uma correção geométrica extremamente necessária em imagens de sensores remotos, especialmente quando as imagens representam superfícies bastante irregulares e com declividades acentuadas. Com o advento de imagens orbitais de alta resolução espacial, surgiu a necessidade de ortorretificar esses produtos, pois os mesmos sofrem grande degradação devido ao relevo e a rotação do sensor. Considera-se o Ikonos II (lançado em 1999) como o primeiro satélite comercial a fornecer imagens de alta resolução espacial. A Space Imaging, antiga responsável pelo satélite, comercializava o produto de acordo com o nível de correção geométrica, tendo o usuário à possibilidade de adquirir a imagem ortorretificada. No entanto o produto era muito mais caro e era necessário que o usuário fornecesse os pontos de controle para correção da imagem. Outro fator negativo em se adquirir a imagem já ortorretificada, é que o usuário não tinha nenhum controle sobre o processo e precisava confiar no procedimento realizado pela empresa. Chmiel et al. (2004) destacam que muitos métodos foram desenvolvidos para remover as distorções do relevo, que basicamente podem ser divididos em duas categorias: (a) paramétricos: modelo rigoroso, também chamado de modelo físico, modela todas as distorções decorrentes do movimento da plataforma (posição, velocidade, atitude), do sensor (ângulos de visada, efeitos panorâmicos), da forma e da representação da superfície da Terra (elipsóide e topografia) e da projeção cartográfica; (b) não-paramétricos: baseado em 0075

2 polinômios racionais 3D, o modelo de função racional (RFM - Rational Function Model) representa uma metodologia alternativa quando não se dispõe de informações acerca de dados da geometria do sensor. Em 2001, a Space Imaging passou a fornecer, junto com as imagens, um arquivo com os coeficientes de uma transformação polinomial racional (denominado RPC - Rational Polynomial Coefficient), um caso particular de RFM, representando o modelo geométrico da imagem, determinado a partir do modelo físico do sensor. A partir de então, foram implementados em diversos softwares o procedimento de ortorretificação através do trinômio imagem-mde-rpc, tendo o usuário a opção de acrescentar pontos de controle no terreno para registrar a imagem com uma base cartográfica e com o modelo digital de elevação (MDE) utilizado. Este fato foi um avanço para a ortorretificação de imagens de alta resolução, pois, possibilitou ao usuário ter um maior controle sobre o processo de correção da imagem. Atualmente, tem-se à disposição outros satélites que produzem imagens de alta resolução como, por exemplo, OrbView, Geoeye e Quickbird, sendo que todos fornecem os RPC s para correção geométrica da imagem. Os RPC s constroem uma correlação entre coordenadas tridimensionais do espaço objeto (X,Y,Z) e coordenadas bidimensionais do espaço imagem (linha, coluna), ou vice versa, através de funções racionais derivadas do modelo físico do sensor (HU et al. 2004). De acordo com Pedro et. al. (2007) esses modelos descrevem a geometria rigorosa de varredura, utilizando dados conhecidos como a trajetória do satélite, dados de calibração do sensor, bem como os modelos de câmera e os dados das efemérides do satélite. Alguns trabalhos foram publicados com o objetivo de avaliar o método de ortorretificação com o uso de RPC s. Silva (2007) aplicou o método para imagens Ikonos II em diversas situações de relevo e de ângulo de aquisição das imagens, além de utilizar como base cartográfica uma Folha do IBGE 1: e um modelo digital de elevação produzido a partir de uma restituição plani-altimétrica de pares estereoscópicos de imagens Ikonos. Nos resultados, o autor observa que o erro médio dos pontos avaliados foi inversamente proporcional ao ângulo de aquisição das imagens, ou seja, quanto maior o ângulo de elevação, menor o erro observado. Com relação à variação da altitude do terreno, não foi observado uma relação direta com o erro, sendo assim, o uso de RPC s é adequado para qualquer situação de relevo. Importante destacar que nesse trabalho não foi avaliado a importância do MDE no processo, sendo utilizado o mesmo MDE em todos os experimentos. Ouverney et al. (2007) utilizaram os RPC s em conjunto com o MDE, sem o emprego de pontos de controle na ortorretificação de uma imagem Quickbird, em uma área de planície da região metropolitana do Rio de Janeiro. Para avaliação planimétrica da ortorretificação, foram utilizados 13 pontos de verificação obtidos por GPS de alta precisão. Os resultados mostraram um erro médio desses pontos de controle igual a 0,5m e concluíram que para trabalhos com menor rigor cartográfico não é necessário a utilização de pontos de controle de campo. Grodecki e Dial (2003) compararam o método de ortorretificação via RPC com o método rigoroso. Os resultados demonstraram muita eficiência do método com RPC e a precisão do ajuste das imagens aumentou significativamente com a adição de um a quatro pontos de controle de alta precisão no terreno. Neste trabalho a ortorretificação foi realizada em bloco, ou seja, todas as cenas das imagens foram ajustadas ao mesmo tempo no processamento. Pinto e Amorim (2011) utilizaram o contexto urbano para avaliarem a ortorretificação de imagens Quickbird com diferentes modelos de elevação digital (MDE) para uso em mapeamento e atualização cartográfica, onde concluiu-se que as imagens ortorretificadas a partir de MDE obtida por estereoscópios aprensentaram melhores resultados nesse contexto. Oliveira et al. (2013) analisaram a qualidade do MDE gerado por pares estereoscópios de imagens PRISM do sensor ALOS com o uso de RPC s a partir de pontos de controle obtidos 0076

3 por GPS relativo estático e cinemático em áreas planas e íngremes, concluindo-se que as maiores distorções ocorreram justamente nas áreas mais íngremes do terreno. Portanto, este estudo tem por objetivo avaliar os resultados obtidos por diferentes procedimentos de ortorretificação em imagens orbitais de alta resolução espacial Geoeye e Ikonos. 2. Área de Estudo A área de estudo localiza-se no estado do Rio de Janeiro e compreende porções de três municípios da Região Metropolitana: Duque de Caxias, Nova Iguaçu e Belford Roxo (Figura 1). Figura 1. Localização da área de estudo. A área possui aproximadamente 97 Km 2. Os sistemas de relevo presentes são: planícies aluviais, planície alúvio-colúvio marinhas, colinas isoladas, colinas associadas a morrotes e morros baixos e escarpas serranas. Sua topografia é caracterizada por um relevo com elevação variando entre 1 e 325m. 2. Materiais e Métodos A partir desse embasamento, buscou-se a melhor forma para ortorretificação das imagens Ikonos II e Geoeye 1, com datas de julho de 2009 e novembro de 2009 respectivamente. A Tabela 1 apresenta as imagens adquiridas e a descrição da geometria das cenas. Tabela 1 - Propriedades das imagens Ikonos II e Geoeye 1 adquiridas Sensor N o de Ângulo de elevação Azimute do Ângulo de Azimute Horário cenas do imageamento imageamento elevação solar solar (GMT) Ikonos 1 77,73 182,72 37,51 31,59 13:10 Ikonos 1 63,49 138,13 37,16 34,73 13:02 Geoeye 2 61,47 293,30 71,03 74,22 13:21 Foram testados quatro procedimentos de ortorretificação sobre as imagens Ikonos e Geoeye: 0077

4 Procedimento 1 utilizou-se os RPC s, pontos de controle e o MDE da FUNDREM, escala 1: Não se dispunham de pontos de controle no terreno obtidos por GPS ou a partir de uma ortoimagem, então, os pontos foram obtidos nas cartas topográficas. O procedimento foi inicialmente testado para ortorretificar a imagem Geoeye, na qual foram adquiridos 18 pontos de controle, com um erro médio de 4,5m. Este erro pode ser considerado não adequado, pois para escala 1: o erro cartográfico admissível deve ser menor ou igual a 2m. O erro obtido justifica-se pela acurácia da aquisição dos pontos sobre a carta e a imagem, sendo incompatível com a precisão cartográfica. Assim, é esperado um melhor ajuste espacial com as cartas topográficas, devido aos pontos de controle, mas exige um maior tempo para execução do trabalho. Na sequência as duas imagens Ikonos foram também ortorretificadas a partir deste procedimento; Procedimento 2 foi realizado utilizando os RPC s e um MDE/Aster GDEM, sem o emprego de pontos de controle. Este modelo de elevação possui resolução espacial de 30m e é disponibilizado gratuitamente pela ERSDAC (ERSDAC, 2010). O procedimento foi aplicado apenas para a imagem Geoeye. Observa-se que este procedimento tem um custo de produção inferior ao primeiro, por não ter a necessidade de gerar um MDE e adquirir pontos de controle; Procedimento 3 ortorretificou-se as image Geoeye e Ikonos, utilizando apenas os RPC s e o MDE da FUNDREM, sem o emprego dos pontos de controle; Procedimento 4 foi realizada a ortorretificação apenas com RPC s, sendo aplicado sobre a imagem Ikonos. A partir do MDE FUNDREN foi calculada a altitude média da área de estudo, obtendo-se o valor de 29,05m, que foi utilizado como valor constante de altitude para área. Dentre os procedimentos avaliados, este é o que apresenta o menor custo de produção. No Quadro 1 são apresentados, resumidamente, os produtos que compõe cada procedimento. Quadro 1 - Características dos métodos realizados Ortorretificação RPC MDE-FUNDREM MDE-ASTER GCP Procedimento 1 X X X Procedimento 2 X X Procedimento 3 X X Procedimento 4 X 3. Resultados e Discussão No processo de avaliação do ajuste espacial foram coletados 12 pontos de verificação sobre as cartas topográficas FUNDREM, de acordo com a Figura

5 Figura 2 - Distribuição dos pontos de verificação coletados. Em seguida foram mensurados os deslocamentos em relação aos produtos dos experimentos realizados. Os pontos de verificação e a comparação dos vetores de deslocamento para cada imagem ortorretificada estão apresentados nas Tabelas 2 e 3. Com o intuito de avaliar a relação existente entre o terreno e o deslocamento, foram calculadas a amplitude altimétrica e a média da declividade para cada ponto de verificação. Contudo essas informações não foram coletadas de forma pontual por não representar o contexto espacial no qual estão inseridos, assim, optou-se por criar uma área de 100m de raio a partir de cada ponto e então verificar os valores dessas regiões. De acordo com os valores mensurados não foi possível estabelecer uma relação entre o deslocamento medido e as características do terreno, amplitude altimétrica e declividade. A dificuldade de estabelecer esta relação pode ter ocorrido devido à baixa acurácia na aquisição dos pontos de verificação, como ocorrido na aquisição dos pontos de controle. Esse fato limita a confiabilidade dos resultados obtidos nas Tabelas 2 e 3 e reafirma a necessidade de dispor de uma ortoimagem ou de pontos coletados em campo por meio de GPS. 0079

6 Tabela 2 - Pontos de verificação e vetores de deslocamento medidos sobre os produtos resultantes dos processamentos realizados com a imagem Geoeye. Ponto Amplitude altimétrica Média declividade (graus) Método 1 Método 2 Método 3 1 3,30 1,25 2,31 7,54 11,18 2 0,23 0,07 13,28 7,65 9,29 3 0,54 0,15 7,26 6,17 12,31 4 0,90 0,11 19,01 7,97 10, ,65 10,88 9,11 11,09 12,08 6 0,93 0,26 21,63 8,13 3,44 7 0,85 0,25 5,04 11,94 16,70 8 2,26 0,61 3,70 11,47 10, ,15 7,59 6,19 15,57 16, ,70 11,14 16,18 16,72 11, ,31 4,93 6,14 4,23 4, ,15 1,13 9,13 7,49 7,34 Média do deslocamento 9,92 9,66 10,45 Tabela 3 - Pontos de verificação e vetores de deslocamento medido sobre os produtos resultantes dos processamentos realizados com a imagem Ikonos. Ponto Amplitude altimétrica Média declividade (graus) Método 1 Método 3 Método 4 1 3,30 1,25 1,48 4,10 4,50 2 0,23 0,07 12,68 13,44 11,53 3 0,54 0,15 5,95 2,79 11,04 4 0,90 0,11 10,26 11,44 21, ,65 10,88 8,62 14,77 14,57 6 0,93 0,26 14,59 15,82 18,65 7 0,85 0,25 7,63 15,36 12,58 8 2,26 0,61 2,26 7,37 7, ,15 7,59 9,00 9,36 39, ,70 11,14 12,67 17,49 14, ,31 4,93 8,65 10,72 7, ,15 1,13 14,75 17,70 2,89 Média do deslocamento - 9,05 11,70 13,75 A partir da comparação dos produtos processados pelos Procedimentos 1 e 2, identificouse que os vetores de deslocamento variam entre 9 e 20m. Esta variação confirma uma diferença significativa entre os produtos obtidos por procedimentos que empregam diferentes modelos numéricos. A Figura 3 demonstra a influência dos modelos numéricos na área e na forma das feições do terreno, para os produtos gerados pelos Procedimentos 1, 2 e 3 sobre a imagem Geoeye. No momento de realizar o mosaico da imagem Geoeye, gerado pelo Procedimento 1, foi observado um deslocamento, não uniforme ao longo do limite das cenas. Para esta imagem, o maior deslocamento observado entre as cenas ficou em torno de 5m, portanto próximo ao erro de aquisição dos pontos. Este problema poderia ser solucionado com aplicação do método proposto por Grodecki e Dial (2003), em que a ortorretificação pode ser processada em bloco, ou seja, para mais de uma cena simultaneamente. Essa opção não foi testada, pois essa funcionalidade não estava disponível na licença do software ENVI (RSI, 2009) adquirida. 0080

7 Figura 3 - Alteração das feições no terreno de acordo com o procedimento de ortorretificação utilizado sobre a imagem Geoeye. 4. Conclusões Com os dados disponíveis e os testes realizados não é possível afirmar empiricamente qual resultado se apresentou mais adequado, pois não havia um produto de referência para realizar uma comparação. Contudo, de acordo com as referências bibliográficas e cartográficas consultadas seria esperado um melhor desempenho dos produtos gerados pelo Procedimento 1, porém os produtos obtidos neste estudo demonstraram pequena variação nos resultados, por apresentarem erros médios de deslocamento planimétrico próximos, com exceção do Procedimento 4 que obteve o pior desempenho. Desta forma, o procedimento que apresenta melhor custo/beneficio é o Procedimento 3, pois dispensa a aquisição de ponto de controle e elaboração do MDE. A partir da análise dos resultados obtidos e das referências consultadas, o ideal para a realização da ortorretificação seria dispor de um modelo derivado de imagens estereoscópicas dos sistemas sensores Ikonos e Geoeye, assim haveria uma adequação do modelo de elevação do terreno com a escala espacial e temporal das imagens. São recomendados também pontos de controle, com precisão maior que a resolução das imagens, adquiridos por meio de GPS de alta precisão ou através de uma ortoimagem. Agradecimentos Apoio: CENPES/PETROBRAS, Fundação CAPES e CNPq. 0081

8 Referências CHMIEL, J.; KAY, S.; SPRUYT, P. Orhorectification and geometric quality assessment of very high spatial resolution satellite imagery for common agricultural policy purposes. In: THE 20TH ISPRS CONGRESS, 2004, Istanbul-Turkey. Anais... Istanbul, ERSDAC. Earth Remote Sensing Data Analysis Center. Disponível em: < Acesso em: 03 jun GRODECKI, J.; DIAL, G. Block adjustment of high-resolution satellite images described by rational polynomials. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(1): 59 68, jan HU, Y.; TAO, V.; CROITORU, A. Understanding the rational function model: methods and applications. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Istanbul, v.20, 6 p. jul JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. 2ed. São José dos Campos: Parêntese, 2009, 604 p. OLIVEIRA, L. F.; MEDEIROS, N. G.; GALO, M. Análise de modelos digitais de superfície extraídos de imagens PRISM/ALOS: Abordagem RPC. Revista Brasileira de Cartografia. v. 65, n.4, p OUVERNEY, M. L. M.; ANTUNES, M. A. H.; BARBOSA, L. G.; SEDANO, R. A. Avaliação da ortorretificação de imagens do sensor Quickbird II usando modelo de orientação via RPCS. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 13. (SBSR), 2007, Florianópolis. Anais... São José dos Campos: INPE, p Disponível em: < Acesso em: 12 jun PEDRO, P. C.; ANTUNES, A. F. B.; MITISHITA, E. A. Ortorretificação de imagens de alta resolução utilizando os modelos APM (Affine Projection Model) e RPC (Rational Polynomial Coeffycient). Bol. Ciênc. Geod. v. 13, n.1, p.60-75, jan-jun, PINTO, M. S.; AMORIM, A. Ortorretificação de imagem Quickbird com diferentes modelos digitais de terreno: análise da qualidade geométrica. Revista Brasileira de Cartografia. Volume Especial, n. 63. P RSI - Research Systems Inc.. The Environment for Visualizing Images - ENVI. Boulder, CO, USA, SCHOWENGERDT, R. A. Remote sensing: models and methods for image processing. Academic Press, 2 ed., San Diego, USA, p. SILVA, A. J. F. M. O uso de polinômios racionais na ortorretificação de imagens de satélite. In: XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2007, Florianópolis. Anais... p Disponível em: < 48/doc/ pdf>. Acesso em: 25 mar