Aula 06 - Geoprocessamento

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CURSO SUPERIOR DE 
TECNOLOGIA EM GESTÃO AMBIENTAL 
NA MODALIDADE DE ENSINO A DISTÂNCIA 
 
Aula 06: Softwares Gráficos 
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Aula 06 
Conteúdo: INTERPRETAÇÃO DE IMAGENS 
DIGITAIS 
 
APRESENTANDO A AULA 
 
Caro aluno, nesta sexta aula, abordaremos a 
interpretação das imagens digitais obtidas através dos 
sensores remotos orbitais. Examinaremos os elementos 
de interpretação contidos nas próprias imagens e as 
técnicas que podemos utilizar para realizarmos essa 
atividade, com ênfase na área ambiental. Boa aula! 
 
DEFININDO OBJETIVOS 
Ao final dessa aula, você deverá ser capaz de: 
• reconhecer os elementos de interpretação 
existentes nas imagens digitais; 
• utilizar técnicas de interpretação das imagens 
digitais; 
• compreender as diferenças existentes entre as 
técnicas utilizadas para identificar feições em 
fotografias aéreas e imagens de satélite. 
 
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DESENVOLVENDO O CONTEÚDO 
Elementos de interpretação nas imagens digitais 
As imagens digitais são constituídas por um arranjo 
de elementos discretos em formato de uma matriz. 
Cada elemento discreto (figura 1) é chamado de 
pixel, abreviatura de picture element; apresenta uma 
localização em um sistema de coordenadas do tipo 
coluna (x) e linha (y) e possui um atributo numérico (z) 
que indica o nível de cinza e corresponde à radiação 
refletida ou emitida pelos alvos e registrada pelo sensor. 
 
Figura 1 – Representação matricial em imagem de satélite, 
onde cada pixel possui um valor de nível de cinza. 
As imagens digitais dos alvos da superfície 
terrestre, ao serem registradas pelos sensores remotos 
orbitais, são transmitidas para as estações receptoras, 
onde são transformadas em produtos analógicos e 
digitais. 
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Os produtos analógicos têm semelhança com as 
fotografias aéreas verticais, mas são compostos por uma 
matriz de números digitais. Esses números são 
relacionados à quantidade de reflectância ou emitância 
da superfície. 
Os produtos analógicos são interpretados de forma 
visual, em processo semelhante ao das fotografias 
aéreas, conforme abordamos em nossa quinta aula. 
De acordo com a nossa quinta aula, para 
executarmos a fotointerpretação das imagens 
analógicas, devemos nos basear em critérios como 
forma, padrão, tonalidade/cor, textura, sombras etc. 
A discussão a seguir ilustra alguns dos elementos 
que utilizamos para fundamentar a fotointerpretação 
tanto em fotografias aéreas quanto em imagens 
analógicas. 
A Forma (figura 2) refere-se aos contornos que as 
feições assumem nas imagens ou fotografias aéreas e 
pode ser utilizada para descrever a natureza dos objetos. 
 
Figura 2 – Formas de rios, estradas e campos agrícolas registrados 
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em imagem de satélite e fotografia aérea. 
O Tamanho (figura 3) está sempre relacionado com 
a escala da imagem e refere-se às dimensões dos 
objetos registrados. A escala descreve como as 
distâncias na imagem estão relacionadas às distâncias 
na superfície terrestre. Objetos que parecem pequenos 
na imagem podem ser bem maiores se as áreas 
ocupadas por ele na superfície forem grandes. 
 
Figura 3 – Tamanho de objetos diversos representados em escalas 
variáveis nas fotografias e imagens. 
O Padrão (figura 4) corresponde ao arranjo dos 
objetos que são representados nas imagens. 
 
Figura 4 – Ruas e casas apresentam padrão regular e distinto de 
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outras feições representadas na imagem. 
A Tonalidade (figura 5) corresponde ao brilho de 
uma feição em imagens ou fotografias. Os tons de cinza 
são importantes para discriminar muitas feições entre si. 
O uso da cor, no entanto melhora muito nossa 
capacidade de discriminar os objetos nas imagens 
porque as cores cobrem uma amplitude muito maior de 
tonalidades. 
Figura 5 – Feições da superfície identificadas devido a variações de 
tonalidade e cor em imagens de satélite. 
A Textura (figura 6) refere-se ao aspecto rugoso ou 
liso apresentado pelo objeto representado na imagem. 
Pastagens e florestas apesar de apresentarem mesma 
tonalidade exibem texturas diferentes. As florestas 
exibem maior proporção de áreas com sombras e 
diretamente iluminadas, uma vez que são formadas por 
árvores de tamanhos diferentes, o que confere maior 
variação de brilho. 
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Figura 6 – Variações da textura em vegetação. 
As Sombras (figura 7) podem fornecer informações 
valiosas para o fotointérprete sobre a forma dos objetos e 
sobre a distância relativa entre eles, apesar de poder 
ocultar outros objetos que estejam encobertos. 
 
Figura 7 – Sombras de árvores em imagem de satélite. 
Moreira (2003) afirma que, além desses elementos, 
devemos usar outras características relacionadas aos 
dados, aos processos de interação entre a energia 
eletromagnética e os objetos de estudo, bem como 
fatores relacionados ao próprio fotointérprete. 
Isso é o que abordaremos a seguir. Antes, realize 
as atividades de fixação do que acabamos de estudar. 
 
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Atividade 1 
Identifique na imagem (figura 8) as seguintes 
características/objetos e explique com base nos 
elementos de interpretação visual descritos: 
• áreas residenciais 
• barragem 
• estradas 
• pista de corrida 
• pontes 
• rio 
 
Figura 8 – Imagem de satélite para prática da Atividade 1. 
 
Técnicas de interpretação visual das imagens digitais 
Vamos avançar nas técnicas de interpretação visual 
de imagens de satélite. Parte do que abordaremos tem 
como base e também complementa a nossa quinta aula 
sobre fotografias aéreas. 
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Você lembra que durante a nossa terceira aula 
conhecemos diferentes sensores remotos, as 
características dos alvos e os produtos obtidos nas 
imagens desses sensores? Podemos resumir, na figura 
9, os processos estudados nesse sentido. 
 
Figura 9 – Gráfico resumo para a reflectância padrão do solo, da água e da vegetação em diferentes 
regiões do espectro eletromagnético. Ilustramos os sensores SPOT-5 e LANDSAT-7 com suas bandas 
de registro da reflectância e aplicações para alguns alvos naturais. 
Podemos aplicar os conceitos vistos até agora 
através de algumas imagens dos satélites LANDSAT-5 e 
LANDSAT-7 ilustradas nas figuras 10 em diante. 
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Analisando a figura 10, podemos ver que os solos 
são claros e a água e a vegetação são escuras. Isso está 
de acordo com a figura 9 para a banda 2 do satélite. 
 
Figura 10 – Alvos na banda 2 do satélite LANDSAT-5. 
A mesma área, na figura 11, possui água em 
tonalidade mais escura e vegetação em tonalidade mais 
clara. Isso ocorre porque a vegetação reflete muito nessa 
região do espectro eletromagnético. Veja a figura 9. 
 
Figura 11 – Alvos na banda 4 do satélite LANDSAT-5. 
Ainda a mesma área, na figura 12, refere-se ao 
infravermelho médio. A água continua muito escura, 
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porém as áreas mais claras correspondem a solos bem 
drenados. A vegetação fica mais escura nacena. Os 
solos aparecem claros, porque refletem mais do que os 
outros alvos nessa banda. 
 
Figura 12 - Alvos na banda 5 do satélite LANDSAT-5. 
Outra maneira de analisarmos visualmente as 
imagens de satélite é através da combinação de bandas 
individuais das imagens em composições coloridas que 
realça as feições do terreno através das cores. 
As composições coloridas podem ser obtidas com 
imagens na faixa visível e infravermelha do espectro 
eletromagnético, ampliando a capacidade de 
visualização dos nossos olhos. A seleção de bandas 
depende de quais feições serão analisadas visualmente. 
Na figura 13, combinamos três bandas de dados 
em uma composição colorida, que contém mais 
informações sobre as feições terrestres do que uma 
única imagem de uma única banda. Essa composição 
torna o trabalho de interpretação mais fácil, porque os 
nossos olhos estão mais aptos a distinguir cores do que 
tonalidades de cinza. 
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Figura 13 – Composição colorida em fotografia aérea. Vegetação 
representada em vermelho, água em azul e solos em tons de azul ou 
de verde. 
A figura 14 ilustra em composição colorida de 
vermelho (R), verde (G) e azul (B), a área representada 
nas figuras 10 a 12, para as bandas 4, 5 e 3 do satélite 
LANDSAT-5. 
Nessa área, a vegetação reflete no infravermelho 
próximo, representada em vermelho; o solo aparece 
azulado devido à alta reflexão no infravermelho médio e 
a água fica escura, pois absorve ou transmite muito ou 
toda radiação incidente, especialmente a radiação no 
infravermelho. 
As demais áreas da figura 14, representadas em 
tons de lilás, correspondem à alta reflexão da vegetação 
e dos solos. Nessas áreas, o lilás corresponde à 
combinação do vermelho que representa a vegetação 
esparsa com o azul que representa os solos expostos. 
Interessante não? 
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Figura 14 – Composição colorida RGB em imagem LANDSAT-5 para 
as bandas 4, 5 e 3, respectivamente. Explicações no texto. 
 
 
Atividade 2 
2.1 Qual a importância dos elementos de 
interpretação de imagens durante a análise 
visual de fotografias aéreas e imagens de 
satélite? Que tal discutir a sua resposta em 
um bate papo on line com seus colegas? 
2.2 Por que é mais interessante analisarmos 
imagens em composições de bandas do 
que através de imagens individuais? 
 
Técnicas de Análise Digital de Imagens 
A radiação eletromagnética emitida pelo sol é 
refletida pelo planeta e é coletada pelo sensor remoto a 
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bordo do satélite, que também pode ser capaz de coletar 
a radiação emitida pela superfície. 
A radiação captada é convertida em números 
digitais (ND), em função da intensidade desta reflexão 
(brilho). Quanto maior for o brilho, mais alto será o valor 
digital registrado pelo sensor. 
Para o sensor Landsat TM (Tematic Mapper), os 
NDs (Números Digitais) estão compreendidos entre 0 e 
255. Com este sensor, a radiação refletida em cada pixel 
é distribuída entre 0 e 255 (figura 15). Um pixel com ND 
= 241 representa uma reflectância ou emitância muito 
alta, enquanto um pixel com ND = 12 representa uma 
reflectância ou emitância muito baixa. 
 
Figura 15 – Distribuição de NDs em imagens Landsat. 
As informações sobre os alvos são associadas aos 
NDs que são analisados em computadores, utilizando-se 
programas de processamento digital de imagens. 
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As imagens digitais são produzidas pelos 
programas que associam um valor de cinza a cada ND 
em cada pixel. Valores altos de ND receberão tons claros 
enquanto valores baixos receberão tons escuros, como 
mostrado na figura 15. 
A análise digital envolve o exame dos padrões de 
reflectância ou emitância das feições presentes na 
imagem. Esses padrões são denominados resposta 
espectral, conforme ilustrado na figura 16. 
 
Figura 16 - Padrões de reflectância de feições da superfície 
registradas em imagem de satélite e interpretadas em programas de 
processamento digital. 
A interpretação de dados de sensoriamento remoto, 
através do uso de computadores, requer o conhecimento 
dos padrões da radiação refletida ou emitida pelas várias 
feições da superfície terrestre. Conforme ilustrado na 
figura 16, diferentes feições apresentam diferentes 
padrões de reflectância ou emitância. 
A interpretação de imagens digitais utilizando 
computador é chamada de Classificação, a qual é 
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dividida em Classificação Supervisionada e Classificação 
Não Supervisionada. 
• Classificação Supervisionada: são criadas 
classes a partir de amostras coletadas para 
cada classe e definidas pelo operador do 
computador. 
• Classificação Não Supervisionada: o 
computador cria, automaticamente, um número 
máximo de classes, que pode ser definido pelo 
operador. 
As áreas amostrais são conhecidas como áreas de 
treinamento (figura 17). São usadas para “treinar” o 
computador a encontrar outras áreas que apresentam 
padrões semelhantes de reflexão da radiação incidente 
na imagem em estudo. 
 
Figura 17 – Amostras selecionadas em um lago, em uma floresta e 
em solos, coletadas sobre uma composição colorida de imagem de 
satélite. 
É importante, contudo utilizarmos dados de campo, 
fotografias aéreas, mapas, levantamentos de solos e 
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outras fontes de informação para auxiliar na seleção das 
amostras de treinamento. 
A partir da definição das amostras, um programa de 
computador, capaz de processar imagens, poderá utilizar 
os valores de ND coletados (figura 18) para classificar 
outros padrões espectrais semelhantes no restante da 
imagem. 
 
Figura 18 – Amostras escolhidas na imagem e curvas de reflectância 
ilustradas em computador. 
A imagem classificada (figura 19) é semelhante à 
composição colorida original, entretanto, é diferente, 
porque todos os pixels são identificados e classificados 
em número específico de classes. 
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Figura 19 – Imagem classificada pelo computador. 
 
Atividade 3 
3.1 Fazemos composições coloridas sempre 
com três imagens utilizando um 
computador com monitor colorido. Por quê? 
Explique a sua resposta em termos de 
espaço de cores RGB. 
3.2 Por que é importante utilizarmos dados de 
campo, mapas e fotografias aéreas em 
apoio às áreas de treinamento para 
classificação digital de imagens? 
 
 
 
 
 
 
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RESUMINDO 
Nesta aula, aprendemos algumas técnicas 
utilizadas para analisarmos produtos de sensoriamento 
remoto, como imagens de satélite e fotografias aéreas, 
com ênfase em levantamentos ambientais. Vimos que 
em produtos analógicos podemos fazer a sua 
digitalização para realizarmos análise visual ou 
utilizamos equipamentos como os estereoscópios, se as 
imagens forem fotografias aéreas verticais. A 
classificação digital é feita utilizando computador com 
programas de processamento digital de imagens, onde 
são utilizadas classificação supervisionada e não 
supervisionada. 
 
 BUSCANDO LEITURAS COMPLEMENTARES 
Para saber mais sobre os temas apresentados 
nessa aula, existem várias fontesde consulta como livros 
de sensoriamento remoto e sítios na internet. Procure ler: 
• MOREIRA, Maurício Alves. Fundamentos do 
sensoriamento remoto e metodologias de 
aplicação. 2ª. Edição. Revista e ampliada. 
Editora UFV. 2003. 307p. 
Este livro trata de maneira objetiva do 
sensoriamento remoto e da interação da radiação solar 
com o solo, a vegetação, a água e outros recursos 
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terrestres. O autor dá uma visão muito clara dos 
princípios do funcionamento dos principais sensores e 
das diferenças entre eles, além de enfocar muito bem a 
metodologia de tratamento de dados coletados por meio 
do sensoriamento remoto, principalmente dados de 
sensores orbitais e o geoprocessamento. 
 
AVALIANDO OS CONHECIMENTOS 
Agora que você concluiu o estudo da nossa sexta 
aula, faça as atividades propostas para avaliar e fixar o 
seu conhecimento: 
1) Compare a classificação de imagens digitais 
com a interpretação visual de imagens em 
termos de entrada e saída de dados do 
operador/fotointérprete. 
2) Quais seriam as situações típicas em que 
devemos aplicar a classificação de imagens 
digitais? 
3) Outra maneira de expressarmos a classificação 
de imagens digitais é “particionar o espaço dos 
objetos”. Qual seria o significado dessa 
sentença? 
4) Qual é o princípio da classificação das imagens? 
5) Qual seria o produto de sensoriamento remoto 
utilizado para analisarmos áreas com 
possibilidade de desmatamento na caatinga 
potiguar? Explique a sua escolha. 
 
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Na próxima aula, abordaremos os Sistemas de 
Informação Geográfica. 
Até a próxima aula! 
 
CONHECENDO AS REFERÊNCIAS 
MOREIRA, Maurício Alves. Fundamentos do 
sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. 
2ª. Edição. Revista e ampliada. Editora UFV. 2003. 307p. 
http://www.agro.unitau.br/sensor_remoto/. Acesso em 
16.11.2007. 
http://www.sorocaba.unesp.br/. Acesso em 16.11.2007. 
IMAGENS 
http://ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/fundam/index_e.php 
http://www.agro.unitau.br/sensor_remoto/aposbsr.pdf