SENSORIAMENTO REMOTO HIPERESPECTRAL

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1 SENSORIAMENTO REMOTO HIPERESPECTRAL Sensoriamento Remoto Multiespectral e Hiperespectral; Espectrômetros Imageadores; AVIRIS; Espectrômetros Imageadores Orbitais para o Sensoriamento Remoto da Terra; Identificação de Alvos a Partir de Dados de Alta Resolução Espectral; Pesquisa e Aplicações; Sensoriamento Remoto Hiperespectral no Brasil. SENSORIAMENTO REMOTO MULTIESPECTRAL E HIPERESPECTRAL O objetivo do sensoriamento remoto hiperespectral (Espectroscopia de Imageamento) é caracterizar a composição dos materiais com base na interação da radiação eletromagnética com a matéria (Green et al., 1998); Sensores hiperespectrais medem espectros como imagens, isto é, adquirem dados em um grande número de bandas estreitas e contínuas ; 1

2 Em conseqüência da alta resolução espectral, bandas de absorção indicadoras da presença de alguns materiais na cena podem ser caracterizadas; A transição da abordagem multiespectral para a hiperespectral implica na transição da discriminação para a identificação dos materiais; 2

3 . 0.8 Goethite. Reflectância Chapada dos Veadeiros - Central Brazil - kaolinite Comprimento de Onda (nm). Canal 224 (2500 nm) Canal 1 (360 nm) 3

4 ESPECTRÔMETROS IMAGEADORES Existem vários instrumentos em planejamento ou em operação; Espectrômetros imageadores têm sido usados também em missões planetárias : Near-Infrared Mapping Spectrometer (NIMS), na Missão Galileu para Júpiter, com a possibilidade de programar a aquisição de dados em até 408 bandas entre 700 nm a 5200 nm, com intervalo de amostragem espectral variável de até 12 nm; The Visual and Infrared Mapping Spectrometer (VIMS), na Missão Cassini para Saturno e Titan, com aquisição de dados entre 350 nm e 5100 nm: 352 bandas (96 no VIS e 256 no IR). A amostragem espectral é de 7 nm (VIS) e de 16 nm (IR); The Mars Global Surveyor (MGS)com o Thermal Emission Spectrometer (TES), capaz de coletar dados em até 286 canais entre 6000 nm e nm. 4

5 HYMAP (Hyperspectral Mapper) Sensor (126 bands) AVIRIS O uso do Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) produziu significativos avanços no conhecimento do sensoriamento remoto hiperespectral; 5

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7 O sucesso do uso dos sensores hiperespectrais depende da precisão da calibração do sistema para permitir comparações com dados coletados em diferentes regiões, anos e épocas do ano, e sensores; A calibração espectral do AVIRIS em laboratório é feita para assegurar a correta posição espectral das bandas e de suas larguras e função de distribuição. Para este propósito, um monocromador calibrado e uma lâmpada halógena de quartzo de irradiância conhecida são usados; O AVIRIS é calibrado no laboratório e antes e após a estação de vôos. A calibração de laboratório é validada em vôo no interior da aeronave; O objetivo da calibração radiométrica do AVIRIS é obter um arquivo de calibração que pode ser usado para converter os DNs do AVIRIS em unidades de radiância. Outro importante conceito do sistema é a relação sinal/ruído; 7

8 Fonte: Green (2003) Fonte: Green (2003) 8

9 ESPECTRÔMETROS IMAGEADORES ORBITAIS PARA O SENSORIAMENTO REMOTO DA TERRA O satélite Earth Observing 1, com o sensor hiperespectral Hyperion (220 bands) a bordo, foi lançado em 21 de Novembro de O satélite é parte do NASA s New Millennium Program ou de tecnologias revolucionárias; O Orbview 4, planejado para um futuro próximo, incluirá um sensor hiperespectral com 200 bandas e 8 metros de resolução espacial; 9

10 O Aries 1 poderá carregar a bordo um sensor hiperespectral com 126 bandas e 30 metros de resolução espacial; O satélite NEMO incluirá um sensor hiperespectral com 200 bandas, 60 metros de resolução espacial, e uma alta relação sinal/ruído para monitorar regiões litorâneas; 10

11 Além disso, sensores multiespectrais com melhor resolução espectral que os tradicionais sensores (p.ex., TM/Landsat 5) já estão em atividade; Terra Satellite - Eart Observing System ) 14 Bands - 3 bands in the VNIR (15 m of spatial resolution); - 6 bands in the SWIR (30 m); - 5 bands in the TIR (90 m); spectra avalaible (spectral library); 11

12 36 Bands - 16 bands in the VNIR; - 4 bands in the SWIR; - 6 bands between 3 and 5 um; - 10 bands in the TIR; - Spatial resolution of 250 m (bands 1-2), 500 m (bands 3-7) and 1000 m (bands 8-36). MODIS - Central Brazil 12

13 DETECÇÃO DE ALVOS A PARTIR DE DADOS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPECTRAL Um dos objetivos do uso de técnicas de classificação hiperespectral é identificar materiais (minerais, espécies de vegetação, tipos de água e de solos, objetos feitos pelo homem, produtos de poluição) nas imagens; A idéia básica é comparar os espectros dos pixels da imagem com os espectros de materiais de referência, que estão sendo testados quanto à presença na cena; Os espectros de referência podem ser oriundos de: bibliotecas espectrais, imagens, ou de dados coletados em laboratório/campo pelo usuário; 13

14 Embora métodos convencionais de classificação possam ser utilizados, existem alguns algoritmos especialmente feitos para tirar proveito da alta resolução espectral dos sensores, ou das bandas de absorção resultantes; Exemplos destas técnicas incluem a Spectral Angle Mapper (SAM), a Tetracorder, e a Spectral Feature Fitting (SFF); SFF e Tetracorder têm uma forte ênfase na análise da similaridade das bandas de absorção (espectros do pixel e da referência). SAM pode fornecer melhores resultados para análise de materiais sem bandas de absorção bem definidas nos espectros; TETRACORDER Tetracorder (previamente denominado Tricorder) é um conjunto de algoritmos de para analisar e comparar múltiplas feições em um único momento para cada espectro desconhecido (Clark e Swayze, 1995). O objetivo é identificar materiais a partir das bandas de absorção em seus espectros; Espectros normalizados de pixels e referências pelo Método do Contínuo Espectral (Clark e Roush, 1984) são comparados entre si usando uma abordagem modificada dos mínimos quadrados,em um procedimento passo-a-passo (o que fazer primeiro, então, o que fazer depois...); Diferentes faixas espectrais são analisadas simultaneamente, e múltiplos minerais são testados para identificação em seus domínios espectrais correspondentes; 14

15 Mt Fitton : Kaolinite Spectral Signatures 1.50 HyMap Endmember Spectrum PIMA spectrum resampled to HyMap bands Wavelength (nm) Fonte: Hyvista Fonte: Clark et al. (2003) 15

16 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Clark et al. (2003) 16

17 Fonte: Clark et al. (2003) Conforme previamente mencionado, Tetracorder requer o uso do Método do Contínuo Espectral. O objetivo é isolar ou filtrar as feições de absorção dos espectros, e das influências indesejáveis de outros fatores como como o deslocamento aparente no mínimo de reflectância; Um contínuo linha-reta pode ser ajustado entre os dois comprimentos de onda (máximos de reflectância) que limitam a banda de absorção sob análise; 17

18 Fonte: Clark et al. (2003) A remoção do contínuo é obtida pela divisão da reflectância do espectro original (R) pelo reflectância do contínuo (Rc);. Reflectance R. Straight-line continuum (Rc) Rb.. Normalized Reflectance D Wavelength (nm) Wavelength (nm). A profundidade da banda de absorção, D, é : D = 1 - Rb/Rc onde Rb é a reflectância no centro da banda e Rc é a reflectância do contínuo no mesmo comprimento de onda. A profundidade pode refletir a abundância do absorvedor, mas esta relação é afetada por outros fatores como a presença de substâncias opacas; 18

19 O usuário pode especificar limiares de ajuste (coeficiente de correlação) e profundidade de banda para excluir pixels da análise adicional, distinguir ruído das bandas de absorção, e portanto, melhorar a precisão do processo de identificação mineral; Fonte: Clark et al. (2003) Efeitos do Tipo de Mistura Espectral sobre a Forma das Bandas de Absorção Fonte: Clark et al. (2003) 19

20 Efeito do Tamanho das Partículas sobre a Forma das Bandas de Absorção Fonte: Clark et al. (2003) SPECTRAL FEATURE FITTING (SFF) Embora menos sofisticado (não há análise simultânea de múltiplas feições; não há limiares), a estratégia geral da técnica SFF é similar a da Tetracorder; SFF é uma técnica baseada em mínimos quadrados que compara o ajuste dos espectros da imagem com os espectros de referência, após a remoção do contínuo em ambos conjuntos de dados; Os espectros normalizados das imagens e das referências são comparados em cada comprimento de onda dentro do intervalo espectral selecionado (domínios espectrais dos minerais); 20

21 O resultado do uso da técnica SFF é uma imagem escala e outra erro médio quadrático (RMS), ou uma combinação de ambas (razão escala/erro); Pixels mais claros na imagem escala indicam um melhor ajuste do espectro do pixel com o da referência. Pixels escuros na imagem RMS indicam um menor erro de ajuste; Portanto, altos valores de razão escala/rms (pixels mais claros) indicam as áreas de melhor ajuste com os espectros de referência; SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) SAM (Boardman, 1993) trata os espectros como vetores em um espaço n-dimensional (n= número de bandas); A similaridade entre os espectros da imagem e os da referência é determinada através do cálculo do ângulo entre os vetores. Pequenos ângulos indicam maiores similaridades; SAM não é sensível aos efeitos de iluminação porque o ângulo entre os dois vetores não varia em relação a seus comprimentos; 21

22 A identificação mineral com sensoriamento remoto hiperespectral depende: a) dos parâmetros dos sensores (cobertura espectral, resolução espectral, sinal/ruído); b) da abundância do mineral e da intensidade de suas bandas de absorção em um dado intervalo espectral, não fortemente afetado pela atmosfera; c) da ocorrência de boas exposições de rochas ou solos na superfície óptica, que não deve estar coberta por vegetação ou espectralmente obliterada por outros componentes minerais (p.ex., substâncias opacas) ou outros componentes de cena (misturas); 22

23 PESQUISA E APLICAÇÕES 1) Atmosfera Variações espaciais e temporais dos constituintes da atmosfera; Monitoramento da neve. Variação temporal (15 minutos) do Vapor D água 23

24 Relação inversa entre vapor d água e elevação Fonte: Roberts (2003) Relação inversa entre vapor d água e elevação Fonte: Clark et al. (2003) 24

25 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Roberts (2003) 25

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27 Clark et al. (2003) 27

28 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Green (2003) 28

29 Fonte: Green (2003) Fonte: Green (2003) 29

30 1679 nm = Red; 1212 nm = Green; 559 nm = Blue. Mount Ranier, Washinghton, 1994 Imagem Vapor D água 30

31 Imagem Água Líquida Imagem Água Sólida 31

32 Red = Água sólida; Green = Água líquida; Blue = Vapor d água Fonte: Clark et al. (2003) 32

33 2) Queimadas Mapas de risco da vegetação; Efeitos espectrais da fumaça; Fonte : Green (2003) 33

34 Fonte: Green (2003) Fonte: Green (2003) 34

35 Fumaça Nuvem AVIRIS True Color Região de Cuiabá - Brasil 677 nm 860 nm 1650 nm 2300 nm 35

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37 3) Corpos D água 37

38 Imagens AVIRIS do Pantanal 38

39 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Clark et al. (2003) 39

40 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Clark et al. (2003) 40

41 Fonte: Clark et al. (2003) 4) Calibração de Satélites e/ou Simulação de Sensores 41

42 5) Geologia Identificação mineral através da comparação de espectros de pixels com espectros de referência; Modelos de Mistura Espectral para Identificação Mineral 42

43 Imagens-Fração e Endmembers Fonte: Clark et al. (2003) 43

44 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Clark et al. (2003) 44

45 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Clark et al. (2003) 45

46 Fonte: Clark et al. (2003) 6) Estudo de Áreas Urbanas Fonte: Roberts (2005) 46

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48 7) Vegetação Mapeamento de espécies; Estimativa de parâmetros do dossel. Fonte: Clark et al. (2003) 48

49 Fonte: Clark et al. (2003) Fonte: Roberts (2005) 49

50 8) Agricultura Agricultura de precisão; Plantas invasoras; Fonte: 50

51 Fonte: Fonte: 51

52 Fonte: Roberts (2005) 9) Aplicações Militares Detecção de áreas minadas (Canadian Centre for Mine Action Technologies), a partir de evidências secundárias como alterações na superfície do solo e da vegetação ou estresse das plantas causados por vazamentos de vapores explosivos; Além das mudanças espectrais, é importante detectar estruturas geométricas decorrentes da implantação das minas; 52

53 SENSORIAMENTO REMOTO HIPEREPECTRAL NO BRASIL Algumas campanhas importantes no Brasil : a) CASI; b) GEOSCAN; c) AVIRIS (1995); d) HYMAP (2000). 53

54 Desde 1972, O INPE tem estimulado o uso de dados de alta resolução espectral em estudos convencionais e não convencionais de sensoriamento remoto; O Laboratório de Radiometria (LARAD) do INPE possui equipamentos de campo e laboratório para adquirir dados de alta resolução espectral (p.ex., SPECTRON SE-590, FieldSpec FR, FieldSpc HandHeld, IRIS); - ISCO FieldSpec FR

55 Exemplos de estudos no Brasil incluem : (1) Identificação Mineral na Cena a partir de Dados AVIRIS; (2) Caracterização da Reflectância Espectral de Solos Tropicais e Relações Químicas-Espectrais; (3) Simulação de Sensores; (4) Posicionamento de Bandas, Largura de Bandas, Linhas de solo e Índices de Vegetação; (5) Efeitos de Iluminação e de Visada sobre a resposta espectral da Vegetação na Amazônia (HYMAP; Chris/Proba-1); (6) Efeitos Espectrais da Fumaça no Cálculo do NDVI; (7) Discriminação de variedades de cana-de-açúcar (Hyperion/EO- 1); (8) Caracterização de ambientes aquáticos da Amazônia (Hyperion/EO-1). 55