Ilwis_34_SR

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ILWIS 3.4 OPEN
SENSORIAMENTO 
REMOTO
CONCEITOS E APLICAÇÕES 
 Eng. Agrônomo Ronaldo Valcarenghi de Rosso 09-04-2008
1
ÍNDICE
INTRODUÇÃO - .................................................................................................................................................................... 3
PRINCIPAIS CONCEITOS RELACIONADOS -................................................................................................................................. 3
INTRODUÇÃO AO ILWIS 3.4 OPEN -...................................................................................................................................8
CONCEITOS BÁSICOS NO ILWIS 3.4 - .................................................................................................................................. 9
ANTES DE INICIAR - ...........................................................................................................................................................11
CRIANDO-SE DOMÍNIOS - ....................................................................................................................................................12
CRIANDO-SE O SISTEMA DE COORDENADAS - ......................................................................................................................... 12
GEORREFERENCIAMENTO DE MAPAS RASTER -..........................................................................................................................15
GEORREFERENCIANDO-SE IMAGENS COM PONTOS DE CONTROLE -............................................................................................... 17
NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) -.......................................................................................................19
NOÇÕES DE SENSORIAMENTO REMOTO -................................................................................................................ 19
CRIANDO-SE UMA COMPOSIÇÃO COLORIDA -............................................................................................................................21
REAMOSTRANDO-SE IMAGEM - ............................................................................................................................................ 22
CLASSIFICANDO-SE IMAGENS -..............................................................................................................................................24
DIGITALIZAÇÃO EM TELA..................................................................................................................................................... 30
CRIANDO-SE ORTOFOTOS - .................................................................................................................................................. 39
FOTOINTERPRETAÇÃO VISANDO-SE ORTOFOTOS:....................................................................................................................... 49
CRIANDO-SE UM PAR DE FOTOS STEREO - ...............................................................................................................................49
ALTERAÇÃO DE VALORES DE PIXEL EM IMAGENS NO ILWIS - .................................................................................................58
BIBLIOGRAFIA - .................................................................................................................................................................59
2
Introdução - 
O Geoprocessamento está sendo um importante elo entre diversas ciências, artes, filosofias e entidades. 
Com o advento da informática, várias ferramentas foram oferecidas para a automação de processos na 
captura, armazenamento e processamento de informações espacializadas. Transfere-se ordenadamente as 
informações para o sistema computacional sobre bases cartográficas através de sistemas de referência 
apropriado. Serve como suporte à decisão em planejamento.
Principais Conceitos Relacionados -
Os conceitos abaixo, todos relacionadoas com o geoprocessamento, denotam a sua interdisciplinaridade.
Mapa => é uma representação ou abstração da realidade geográfica, uma ferramenta para apresentação da 
informação geográfica nas modalidades visual, digital e táctil. (Editora Sagres).
É a mais conhecida forma de apresentar dados geográficos. Representa a superfície da terra projetada a uma 
certa escala em uma pequena superfície. Normalmente é apresentado em escalas pequenas.
Tipos de mapas -
Segundo seus objetivos:
- Mapas Gerais - Mapa do Brasil (IBGE-escala 1:5.000.000)
- Mapas Especiais - Mapas náuticos, aeronáuticos, turísticos, etc.
- Mapas Temáticos - Mapas geológicos, pedológicos, uso da terra, etc.
Segundo a escala e conteúdo:
- Cartas Topográficas - Planialtimétrica 1:2.000 até 1:250.000
- Plantas ou Cartas Cadastrais – Base cartográfica + cadastro 1:1.000 até 1:10.000 – cadastro rural e urbano 
e de infra-estrutura.
- Base cartográfica - 1:500.000 até 1:1.000.000
Carta => representação dos aspectos físicos naturais ou artificiais ou aspectos abstratos da superfície 
para fins práticos da atividade humana, permitindo a avaliação de distâncias, direções e localizaçao 
geográfica de pontos, áreas e detalhes. Normalmente em escalas médias a grandes. 
Planta => representação em escala muito grande (1:50 a 1:2000) de áreas suficientemente pequenas 
que podem ser assimiladas, sem erro sensível às superfícies planas, isto é, onde a curvatura da Terra 
pode ser desconsiderada 
Escala => é a relação existente entre a medida feita no terreno e a mesma medida feita no mapa. Podem ser 
gráficas ou numéricas.
Cartografia => é a organização, apresentação, comunicação e utilização da geo-informação nas formas 
visual, digital ou táctil, que inclui todos os processos de preparação de dados, no emprego e estudo de todo e 
qualquer tipo de mapa. (ICA/Budapeste, Hungria, 1989).
Elipsóide => a Terra, como sabemos, não é uma esfera perfeita. Assim, para trabalhos geodésicos, precisa-
se adotar uma figura matemática que mais se aproxime de sua forma, a qual vem a ser um elipsóide de 
revolução, que é o sólido geométrico gerado a partir da rotação de uma elipse em torno do eixo dos pólos, 
usada para representar a forma da Terra. Para fins cartográficos, modela-se a Terra com um elipsóide de 
revolução. 
 Elipsóide Geóide Elipsóide
 (Terra) +
 Geóide 
3
Datum => é o conjunto de parâmetros que definem o sistema a ser adotado nos mapeamentos. Para o Datum 
Vertical, o nível zero é o nível do mar. É definido como “marco determinado por meios geodésicos, de alta 
precisão, que serve como ponto de referência para todos os levantamentos que venham a ser executados 
sobre uma determinada área do globo terrestre”. Datums e seus respectivos sistemas de coordenadas foram 
desenvolvidos para descrever posições geográficas para mapeamento e navegação. Verdadeiros datums 
foram empregados somente no século 18, quando experimentos mostraram que a Terra tinha uma forma 
elipsoidal. O Sistema de Posicionamento Global (GPS) é baseado no World Geodetic System 1984 (WGS-
84).
Porém muitos outros Datums são usados nas diversas partes do mundo, cada um adaptando-se melhor ao 
local. 
No Brasil, usamos geralmente o South American Datum 1969 (SAD 69). Por decreto presidencial, o Datum 
geocêntrico SIRGAS 2000 (SIstema de Referência Geocêntrico para as AméricaS) é o oficial. Entretanto, 
até 2016 ambos serão aceitos. OWGS 84 e o SIRGAS são referenciais geocêntricas, ou seja,a referência é o 
centro da Terra. Os demais são topocêntricos, necessitando de um ponto na superfície da Terra por onde 
passa a elipse que melhor coincide com o território mapeado.
Parâmetros de Transformações dos Principais Datums Utilizados no Brasil
WGS-84 a = 6.378.137,000 m Usa o Elipsóide GRS80 a = Semi-eixo maior
f = 1/298, 257223563 b = Semi-eixo menor
 f = achatamento
SAD-69 a = 6.378.160,000 
(OFICIAL) b = 6.356.774,719
 f = 1/298,25
 WGS-84 -> SAD-69
 ∆X = +57.000 m
 ∆Y = -1
∆Z = +41.000 m
SAD-69 a = 6.378.160,000 m Usa o Elipsóide Internacional 1967
(IBGE) f = 1/298,25
∆a = -23
∆f x 104 = -0.00081204
WGS-84 -> SAD-69 (IBGE)
 ∆X = +66,87 m
∆Y = -4,37 m
∆Z = +38,52 m
CORREGO ALEGRE a = 6.378.388,000
(OFICIAL) b = 6.356.911,946 
 f = 1/297
WGS-84 -> Córrego Alegre 
∆X = +206,00 m
∆Y = -172,00 m
∆Z = +6,00 m
CÓRREGO ALEGRE a = 6.378.388,000 m
(IBGE) f = 1/297
 ∆a = -251
 ∆f x 104 = -0.14192702
WGS-84 -> Córrego Alegre (IBGE)
∆X = +205,57 m
∆Y = -168,77 m
∆Z = +4,12 m
SIRGAS a = 6.378.137,000 m Usa o Elipsóide GRS80 – mesmo do WGS84
 f = 1/298,257222101
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Transformação SAD69 => SIRGAS a1 = 6.378.160,000 m
 f1 = 1/298,25
a2 = 6.378.137,000 m 
f2 = 1/298,257222101
∆x = -67,35 m
∆y = +3,88 m
∆z = -38,22 m
Transform. SIRGAS => SAD69 a1 = 6.378.137,000 m
f1 = 1/298,257222101
a2 = 6.378.160,000 m 
f2 = 1/298,25
∆x = +67,35 m
∆y = -3,88 m
∆z = +38,22 m
Geóide => superfície equipotencial do campo gravimétrico da Terra, coincidindo com o nível médio 
inalterado do mar em todos os continentes. Figura que melhor descreve a forma física da Terra.
Projeções cartográficas = > Tentativas de representar a forma esférica da Terra em planos. Desenvolvendo 
uma esfera em um plano, os limites externos são os mais sacrificados. 
Sistema de coordenadas => um sistema de coordenadas define as possíveis posições no globo terrestre 
(XY- ou LatLon) que podem ser usadas nos mapas e armazenam informações no tipo de coordenadas usado 
nos mapas. Pode-se, por exemplo usar-se coordenadas definidas pelo usuário, coordenadas pré-definidas ou 
coordenadas de uma determinada zona UTM. Mapas de pontos, segmentos e polígonos sempre tem que ter 
um sistema de coordenadas. Mapas raster tem um georreferenciamento o qual usa um sistema de 
coordenadas. 
“Coordenadas são grandezas lineares ou angulares que indicam a posição ocupada por um ponto numa 
estrutura ou sistema de referência.”
Coordenadas Geodésicas: angulares 
Sistema esférico composto de paralelos (latitude) e meridianos (longitude), que dividem a Terra em 360°, 
que por sua vez se subdividem em minutos e segundos.
5
Coordenadas UTM: métricas 
Valores em metros que indicam a localização de um ponto no quadriculado UTM. Tem a vantagem de sua 
natureza métrica, podendo ser efetuados alguns cálculos diretamente. Como as zonas cobrem áreas 
relativamente pequenas, tem alto grau de exatidão. O problema surge quando um mapa se extende para duas 
zonas. Então o mapa completo terá que ser projetado em uma das zonas.
O globo foi dividido em 60 fusos de 6 graus (mais ou menos 700 km de largura no equador). Cada um deles 
tem um Meridiano Central, cujo número é designado por: 
 MC = 6 x Fuso – 183°
 Fuso = (183 – MC) / 6
A zona número 1 começa na longitude oeste 180º (W 180º=E180º). Continuam em intervalos de 6º 
até a zona de número 60. Cada zona é projetada num plano e perde sua característica esférica. 
Assim suas coordenadas são chamadas "falsas". A distorção produzida pela projeção limita o mapa 
à área compreendida entre as latitudes N 84º e S 80º. A grade UTM não inclui necessariamente 
letras na sua designação. A letra 'U', usada como referência pelo Sistema Militar Americano (U. S. 
Military Grid System), designa a região compreendida entre as latitudes N 48º e N 56º. Letras em 
ordem alfabética - de sul para norte - são usadas para designar seções de 8º, de forma a coincidir a 
seção 'U' entre as referidas latitudes. Alguns receptores usam essa notação, outros apenas indicam se 
as coordenadas estão acima ou abaixo do Equador.
Cada zona tem sua referência vertical e horizontal. A linha de longitude que divide uma zona de 6º 
em duas metades é chamada de 'zona meridiana'. Por exemplo, a zona 1 é limitada pelas linhas de 
longitude W 180º e W 174º, então sua zona meridiana é a linha de longitude W 177º. A zona 
meridiana é sempre definida como 500.000 m. As coordenadas horizontais maiores ou menores que 
500.000 m se localizam a leste ou oeste da zona meridiana, respectivamente. O valor de uma 
coordenada horizontal avalia sua distância - em metros - da zona meridiana. A coordenada 501.560 
está a 1.560 m a leste da zona meridiana; a 485.500 está a (500.000 - 485.500) = 14.500 m a oeste 
da zona meridiana. As coordenadas horizontais crescem para leste e decrescem para oeste. As 
coordenadas verticais são medidas em relação ao Equador, que é cotado como a coordenada 
0.000.000 m de referência para o Hemisfério Norte ou como a coordenada 10.000.000 m de 
referência para o Hemisfério Sul. A coordenada vertical de uma localidade acima da Linha do 
Equador é sua distância - em metros - ao Equador. A coordenada vertical 5.897.000 significa que o 
ponto está a 5.897,0 m acima do Equador. Se o ponto estiver abaixo do Equador, a distância é 
calculada subtraindo-se o valor da coordenada do valor de referência para o Hemisfério Sul 
(10.000.000 - 5.897.000 = 4.103,0 m). Como a mesma coordenada vertical pode ser associada a 
duas localidades distintas, uma acima e outra abaixo do Equador, é necessário indicar em qual 
hemisfério se localiza para identificá-la.
Santa Catarina está dentro de um fuso cujo Meridiano Central é o -51
(6 x 22 – 183 = -51).
6
A figura ao lado, dá idéia dos fusos, um ao 
lado do outro, numerados de Oeste para 
Leste a partir do anti-meridiano de 
Greenhich (180°). 
Conforme figura ao lado, são limitados ao Norte pelo 
paralelo 84 (10.000.000 m) e ao Sul pelo paralelo 80 (0 m)
Abaixo, os 60 fusos.
7
Geoprocessamento => como um conceito mais amplo, incluindo os SIGs, se constitui num ambiente 
tecnológico, cuja área de atuação envolve a coleta e tratamento de informação espacial, assim como o 
desenvolvimento de novos sistema s e aplicações. A tecnologia ligada ao geoprocessamento envolve 
também equipamentos e programas computacionais com diversos níveis de sofisticação destinados à 
implementação de sistemas com fins didáticos, de pesquisa acadêmica ou aplicações profissionais e 
científicas nos mais diversos ramos das geociências. (Teixeira, Moretti, Christofoletti).
Topologia => estuda as propriedades geométricas que permanecem invariantes sob deformação. Em mapas 
digitais, estuda os relacionamentos espaciais entre as entidades. (Paredes, 1994).
Digitalização => processo utilizado na aquisição se dados já existentes, por exemplo, em papel, 
convertendo dados analógicos em digitais.
Fotogrametria => utilizada na geração de dados cartográficos. Durante muitos anos era a única forma de 
mapeamento de grandes áreas. Com a evolução da informática e das técnicas de processamento digital de 
imagens, surgiu a Fotogrametria Digital.
Sensoriamento Remoto => em termos gerais, pode ser definido como “a arte de obter informações sobre 
objetos, áreas ou fenômenos através da análise de dados coletados por instrumentos fisicamente dissociados 
de tais objetos,áreas ou fenômenos em estudo”.
GPS => o Sistema de Posicionamento Global revelou-se extremamente preciso e rápido para 
posicionamento e mapeamento, apoiando, também, a Fotogrametria e o Sensoriamento Remoto.
Noções de SENSORIAMENTO REMOTO -
Um conceito de SR já foi abordado no início desta apostila. Para exemplificar, podemos dizer que o olho é 
um sensor remoto pois adquire informações como forma, tamanho e cor, de objetos à distância. 
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Introdução ao ILWIS 3.4 OPEN -
Suporte - o suporte ao software foi interrompido em julho de 2007, quando o ITC passou a deixar 
disponível o ILWIS 3.4 para download grátis. Agora, para tirar as dúvidas, é preciso participar da lista de 
discussões, na qual os usuários podem se inscrever na página do ITC, em 
http://www.itc.nl/ilwis/contact_us/subscribe_ilwis_list.aspx. 
Download do pacote – acessar o pacote em :
http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=122215&package_id=236083&release_id=567
152
Clicar em 52n-Ilwis-v3-04-02.zip 
ILWIS é uma ferramenta para trabalhos com dados geográficos, que integra GIS e Sensoriamento Remoto 
consistindo basicamente de:
“Display” de “raster” e múltiplos mapas “vector” em uma janela
“Display” de tabelas em uma janela
Informações sobre atributos de entidades
Processamento de imagens 
Manipulação de mapas no “Map Calculator”
Manipulação de tabelas na “Table Calculator”
Análises em GIS 
Linguagem “Script” para formulação de arquivos de lote (“batch”)
Geração de Pares Stereo de fotografias aéreas
Geração de Ortofotos
O menu principal consiste em: 
- Linha de comando - onde se pode digitar o comando de carregar objetos, fórmulas para cálculo de 
mapas, expressões para executar operações, rodar scripts, etc.; 
- um ou mais Catalogs o qual mostra os objetos disponíveis em um certo diretório, os mapas raster 
em um “map list” ou os objetos em um “object-collection”; pode-se, por exemplo alçar um mapa do 
Catalog para uma janela existente, ou para uma operação no “Operation-tree” ou “Operation-list”; 
- “Operation-tree”, “Operation-list”, e “Operations menu” que lista todas as operações no ILWIS; e 
- um Navigator para ir para outros drives ou diretórios. 
Uma janela (map window) mostra um ou mais mapas com “grid lines”, “graticules” ou “annotation text 
layers”. Pode-se abrir tantas janelas quantas quiser. Quando um mapa raster é aberto, pode-se carregar 
outros mapas de pontos, segmentos ou polígonos; adicionar “annotations”; “zoom in” e “out”; e “pan” or 
“scroll” através do mapa se o mapa é maior que a janela. Para adicionar ou remover “layers”, mudar a ordem 
das “layers” ou mudar a opção de “display” das layers, pode-se usar o painel do “Layer Management”. Para 
ver o valor ou significado de um pixel, ponto, segmento, ou polígono mostrado na janela, pressionar o botão 
esquerdo do mouse. Quando o mapa mostrado tem uma tabela de atributos (attribute table), pode-se dar um 
“double-click” na janela e ver ou editar os atributos. Assim, todos os mapas raster em um “map list” podem 
ser mostrados um após outro em uma janela como um “slide show”. 
O conteúdo de uma janela pode ser salvo como uma “view”. De uma view pode-se criar um “layout” para 
impressão, onde se adicionará as “annotation”. 
Pode ser usado o “map editors” para editar os valores ou significados dos pontos, segmentos, polígonos e 
pixels. 
Uma janela de tabela (table window) mostra uma tabela e permite editá-la. Pode-se abrir, também, tantas 
janelas quantas desejar. Uma tabela pode ser aberta toda ou registro por registro. Os campos podem ser 
editados clicando-se sobre eles. A largura da coluna e a ordem das colunas pode ser alterados. Na linha de 
comando da janela da tabela pode ser entrados comandos da “table calculation”. Também, em “table 
calculations”, pode-se unir talelas (join), agregar (aggregations), entre outros. De uma janela de tabela, 
pode-se criar gráficos na janela de gráficos. Ainda, histogramas são apresentados em tabelas; cálculos 
podem ser efetuados nas colunas dos histogramas. Usuários mais avançados podem abrir mapas com 
domínio, class/ID/picture ou representações de classes em tabelas; podem ser efetuados cálculos mais 
específicos com as coordenadas, cores, etc. 
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Na janela do pixel info, podem ser vistos os valores ou significados dos múltiplos mapas e atributos 
armazenados nas tabelas de atributos dos mapas na posição atual do mouse. 
Janelas de mapas, de tabelas e de pixel information são chamadas janelas de dados porque podem ser 
mostradas como data objects.
A funcionalidade do ILWIS para mapas vetores inclui: digitalização com mouse e/ou mesa digitalizadora, 
interpolação a partir de curvas de nível ou pontos, cálculo de “density” de segmentos ou pontos, “pattern 
analysis”.
Para raster inclui: cálculo de distância, criação de “Digital Elevation Model” (DEM), cálculo de 
declividades/aspecto, mapa de atributos derivado, mapas classificados, mapas manipulados com “iff-
statements”, com lógicos Booleanos, cruzamentos, etc.
Para imagens de satélite: criações de histogramas, “color composites”, amostragens e classificações, 
filtragens, e estatísticas em multi-bandas.
Dispõe-se, também, de rotinas de importação e exportação, edição de pontos, segmentos, polígonos e mapas 
raster, mudança de projeção/sistema de coordenadas de mapas, e impressão com “annotation”.
Conceitos Básicos no ILWIS 3.4 - 
Dados Espaciais e Não Espaciais – O ILWIS permite o manejo e análise de dados espaciais (por. ex. 
pontos de tomadas de amostras de solo) e não espaciais (por ex. resultado das amostras).
Georreferenciamento – dados espaciais, também chamados de dados geográficos ou dados 
georreferenciados, são dados referenciados a uma localização específica da superfície da terra. O mais 
conhecido sistema de coordenadas é geográficas, que usa Latitude e Longitude.
Entidades espaciais – podem ser representadas de várias maneiras. Por exemplo, uma cidade pode ser 
tratada como um ponto , quando se trabalha com escalas pequenas, ou como um polígono, para escalas 
maiores.
Pontos => um simples par de coordenadas X,Y.
Linhas => uma série de pares de coordenadas X.Y
Áreas => representadas por um polígono
Volumes => usado para representar corpos d´água, montanhas, etc.
Formas de representação das entidades –
No modo digital de representação as entidades acima são descritas de duas formas:
- Vetor
 
 y y y 
 • 
 x x x 
 Ponto Linha Área 
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- Raster
Ponto Linha  Área 
  
 Coluna Coluna Coluna 
Modelo de dados Vetor e 
Raster 
(Aronof, 1989)
Antes de Iniciar 
Ao iniciarmos a criação de mapas, é preciso que já tenhamos em mãos o necessário para as 
operações.
1 – Definição das coordenadas para a criação do novo sistema de coordenadas.
2 - Conferir a Projeção, Elypsoide e Datum do mapa. O Datum selecionado na criação dos arquivos 
digitais deverá ser o especificado na fonte (carta topográfica ou outro meio). Sejá estivermos 
trabalhando com Datum diferente, digitalizar primeiro com o Datum da carta topográfica e depois 
alterá-lo com um “Transform”. No menu principal em Operations, Vector Operations, Segments 
(ou Points, se o arquivo for de pontos), Transform. Deve-se transformar de um Sistema de 
Coordenadas para outro. Dentro dele já estarão especificados a Projeção e o Datum.
3 - Muitos procedimentos criam novos mapas. É recomendável a anotação dos nomes de cada novo 
mapa e o que o mesmo representa. Isto evitará confusão no futuro.
Trabalhando com o Software
Carregar o Ilwis 3.4 OPEN
11
Criar diretório “ILWIS” para os trabalhos clicando com o botão da direita no drive onde o 
diretório será criado .
Domínios
Ao criarmos um mapa no Ilwis, outros arquivos terão que serem criados junto. São no 
mínimo os de Sistema de Coordenadas, para posicionar a área de trabalho na Terra e 
Domínio, ou seja, a abrangência do tema. Por exemplo para o tema “uso do solo”, o Domínio 
poderá ser Culturas Anuais, Floresta, Campo, Fruticultura, etc. O Domínio poderá ser 
acompanhado de Representação, que são as cores de cada item do “Domínio” ao tema ser 
carregado ou impresso.
Obs:. Deve-se ter cuidado na troca de domínio de um mapa. É tarefa que deve ser feita com cuidado 
e na certeza do resultado, pois o domínio é a “certidão de nascimento” de um mapa. Um novo mapa 
de polígonos será criado com o domínio e representação do mapa de pontos.
Sistema de coordenadas
Cada tema terá o seu sistema de coordenadas, ou seja, a localização da área do mapa no espaço. 
Naturalmente que pode ser criado um Sistema de Coordenadas que abranja uma área maior, porém, 
deve-se estar atento para o fato de que os mapas ficarão deslocados e em tamanho reduzido na tela. 
Para criá-lo: File, Create, Coordinate Sistem. 
12
Digitar o nome “CAMBORIU” ao sistema de coordenadas. Os tipos principais de sistemas de 
coordenadas no Ilwis 3.4 são:
CoordSystem boundary only: para definir coordenadas XY para os mapas somente especificando 
os limites da área de estudo. 
CoordSystem projection: para definir coordenadas XY para os mapas especificando os limites da 
área de estudo e opcionalmente informações sobre a projeção, elipsóide e/ou datum. 
CoordSystem latlon: para definir coordenadas LatLon para os mapas especificando os limites da 
área de estudo em Latitudes e Longitudes e opcionalmente informações de elipsóide e/ou datum. 
CoordSystem formula: quando se obtivaram dados que usam coordenadas XY diferentes do 
sistema de coordenadas do projeto em estudo, e quando se conhece a relação entre os dois sistemas 
de coordenadas. 
CoordSystem tiepoints: idem ao acima e quando não se conhece a relação entre os dois sistemas 
de coordenadas. 
CoordSystem Direct Linear: é criado quando: 1) temos fotografias aéreas em pequeno formato, 
por exemplo tomadas com câmeras normais, sem marcas fiduciais. 2) o terreno coberto pela foto tem 
nítidas diferenças de relevo. 3) um DTM da área está disponível.
CoordSystem Ortho Photo: para a criação de ortofotosAo dar o nome, uma nova tela de entrada 
aparecerá. É solicitada a projeção, o min x e min y, e max x e max y, onde deverá estar a área de 
trabalho.
Selecionar CoordSystem projection. Ok. Vem a tela:
Clicar em “Define Coordinate Boundaries”. Digitar as coordenadas conforme figura abaixo:
13
Clicar em Projection. Selecionar UTM. Ok. Vem esta tela. Desclicar “Northern Hemisphere” e em 
Zone”, digitar “22”, que é o fuso de Santa Catarina.
Clicar em Datum; da lista que o sistema oferece, escolher “South American 1969” (SAD 69). Em 
“Area”, selecionar “Brazil” .
14
Ok. Volta a tela:
Ao selecionarmos o Datum, é definido também o Elypsoid. Ok. 
Nota => é indicado usar o mesmo sistema de coordenadas para todos os mapas. Caso os dados 
sejam de fontes com projeções diferentes, é preciso usar o processo transform, em Operations, 
Vector Operations, Transform Coordinates, onde os dados dos mapas são transformados para um 
único sistema de coordenadas. 
Georreferenciamento de mapas raster
Um georreferenciamento determina a relação entre linhas e colunas de um mapa raster e coordenadas 
XY. Em File, Create, Georeference, temos a caixa de diálogo:
um georeference corners: para ser usado durante a rasterização, ou como um North-oriented 
15
georeference para o qual se quer reamostrar um mapa rastert, ou 
um georeference tiepoints: para adicionar coordenadas em uma imagem de satélite ou uma 
fotografia escanerizada sem usar um DTM, ou 
um georeference direct linear: para adicionar coordenadas a uma fotografia escanerizada 
usando um DTM, ou 
um georeference orthophoto: para adicionar coordenadas a uma aerofoto escanerizada 
usando um DTM e parâmetros de câmara, ou 
um georeference 3D: para se obter uma vista em 3 dimensões de uma área de estudo. 
Georeference name: Digitar o nome do georreferenciamento. No caso de um georreferenciamento que 
será usado para múltiplos mapas raster de mesmo tamanho e mesma área, é recomendado aplicar o 
mesmo nome de georreferenciamento para todos os mapas (por ex. O nome da área de estudo).
Description: Digitar a descrição do georreferenciamento.
Georef Corners: Selecione Georef Corners para criar um georreferenciamento North-oriented, por 
exemplo quando rasterizar mapas de pontos, segmentos ou polígonos , ou para um output de operação 
Resampling. 
Georef Tiepoints: Selecione Georef Tiepoints quando se quer adicionar coordenadas a uma imagem de 
satélite ou fotografia escanerizada e quando não se dispuser de um DTM. Este tipo de 
georreferenciamento pode ser usado para adicionar coordenadas a uma imagem de satélite e para 
subsequente digitalização na tela ou para reamostrar a imagem para outro georreferenciamento (por ex. 
para um georef corners). 
Georef Direct Linear: Selecione Georef Direct Linear quando se quer adicionar coordenadas a 
fotografia escanerizada tomada com câmara normal, e tendo um DTM, para também corrigir pendentes 
e relevo (Direct Linear Transformation). Este tipo de georreferenciamento pode por exemplo ser usado 
para adicionar coordenadas a fotografias aéreas de pequeno formato e subsequente digitalização em 
tela ou para reamostrar photografias para outro georreferenciamento (p.ex. Para um georef corners). 
Georef OrthoPhoto: Selecionar Georef Orthophoto quando se quer adicionar coordenadas a uma 
fotografia aérea escanerizada com marcas fiduciais, tomada com câmara fotogramétrica com distância 
principal conhecida, e quando se tem um DTM, para também corrigir pendentes e relevo (Differential 
rectification). Este tipo de georreferenciamento pode ser usado para adicionar coordenadas a fotografias 
aéreas “near vertical” profissionais e posterior monoplotting nas fotografias ou para criação de 
orthophoto (resampling).
Georef 3D display: Selecionar Georef 3D quando sequer produzir um 3-dimensões da área de estudo 
usando um Digital Elevation Model.
For Georef Corners:
Coordinate system: Selecionar um sistema de coordenadas em que este georreferenciamento cabe. Se 
ainda não tiver um sistema de coordenadas, é recomendavel criar um primeiro. 
Pixel size: Digite um tamanho de pixel para o novo mapa raster. Quando especificar por exemplo 20, o 
tamanho de cada pixel no mapa raster será 20 x 20 m.
Map boundaries: Quando um sistema de coordenadas existente é selecionado, os valores limites 
(boundary) Xmin, Ymin, Xmax and Ymax do mapa são preenchidos como defaults. Ou digitar o 
mínimo e máximo X e Y.
Centers: Selecione este check box se os valores dos quatro boundary (Xmin, Ymin, Xmax, Ymax) do 
mapa deve se referir ao centro dos quatro pixels dos cantos do mapa.Desclicar este check box se os quatro valores dos boundary devem referir-se aos corners externos dos 
quatro pixels dos cantos do mapa.
For Georef Tiepoints:
Coordinate system: Selecione um sistema de coordenadas em que este georreferenciamento cabe. Se 
ainda não tiver um sistema de coordenadas, é recomendavel criar um primeiro. 
Background Map: Selecione um map list (recomendado para imagens de satélites), uma banda de 
imagem, uma composição colorida, ou uma fotografia escanerizada que será mostrada no Tiepoint 
16
editor e na qual serão posicionados os tiepoints. O mapa background irá diretamente usar o 
georreferenciamento que está sendo criado. 
Quando usar um map list como um mapa background, e quando o georreferenciamento é aberto, o map 
list será mostrado como uma composição colorida interativa. Após adicionar os tiepoints, o recém 
criado georeference tiepoints é automaticamente adicionado a todos os mapas raster do map list. 
For Georef DirectLinear and Georef OrthoPhoto:
Background Map: Selecionar a fotografia aérea escanerizada que será mostrada no Tiepoint editor e na 
qual serão posicionados os tiepoints. O mapa background irá diretamente usar o georreferenciamento 
que está sendo criado.
DTM: Selecionar um Digital Terrain Model (DTM) existente de onde os valores de elevação serão 
usados. Tamanho de Pixel e precisão do DTM tem grande importância. 
Dica: Para um correto comportamento de um georef direct linear ou um georef orthophoto, é essencial 
que esteja clicado em 'Interpolation' em Properties no mapa raster DTM. Mais informações, ver Raster 
Map Properties dialog box. Também, os tiepoints de um georef direct linear podem não ser coplanares 
(estarem no mesmo plano), p.ex. em um (tilted) plano
For Georef 3D:
Rows Columns: Digitar valores para o tamanho da map window em que o 3-dimensões será mostrado 
ou aceitar o default. Ao valores se referem a pixels da tela. 
DTM: Selecione um mapa raster com valores de “height” (Digital Terrain Model) o qual será usado 
para construir o 3-dimensões.
Próximas caixas de diálogos:
quando criar um Georef Corners, especificar todos os parâmetros na caixa de diálogo. 
quando criar um Georef Tiepoints ou um Georef DirectLinear, o Tiepoint editor será aberto. 
quando criar um Georef OrthoPhoto, primeiro a caixa de diálogo do Locate Fiducial Marks 
aparecerá, então o Tiepoint editor será aberto.
No Tiepoint editor, podem ser inseridos os tiepoints, também chamados ground control points, 
os quais estabelecem relacionamantos entre pixels dos mapas (row,col) e XY- ou XYZ-
coordenadas. 
quando criar um Georef 3D, primeiro a caixa de diálogo Display Options - 3D Grid aparecerá, 
então o Georeference 3D editor será aberto. 
Dicas para o Georeference Corners: 
Esta caixa de diálogo pede por valores de boundary do mapa mínimo e máximo e por um tamanho de 
pixel: esta combinação determina o número total de linhas, colunas e pixels do mapa.
É recomendável analisar qual o melhor tamanho de mapa para o trabalho proposto: 
pixel com tamanho pequeno= mais detalhes no mapa, mas mapas muito grandes (mais limhas e 
colunas); 
reduzindo o tamanho do pixel em 5, aumenta o tamanho do mapa em 25, 
operações em mapas maiores levam mais tempo e consomem mais disco rígido. 
Dicas para o Georeference Tiepoints:
selecionando um map list como background para um Georef Tiepoints, o recém criado georef 
tiepoints será automaticamente adicionado a todos os mapas raster do maplist. Isto é feito 
manualmente no caso do trabalho estar sendo feito com imagens de satélite com múltiplas 
bandas. 
Selecionando um único mapa raster como background para um Georef Tiepoints, deve ser 
adicionado manualmente o recém criado Georef Tiepoints para todas as outras bandas da 
imagem (mesmo tamanho de mapa e mesma área) após finalizar a adição dos tiepoints. 
A maneira mais fácil é criar um map list de todas as bandas, abrir as Property sheet of 
the map list, e selecionar o Georeference Tiepoints criado: o recém criado Georef 
Tiepoints será automaticamente adicionado a todos os mapas raster do maplist. 
17
Pode ser também aberto o Property sheets of all other bands, e selecionado o novo. 
Georreferenciando-se Imagens com pontos de controle -
Para adicionar coordenadas em imagens de satélite, fotografias ou mapas escanerizados, criar um 
georreferenciamento "tiepoints" ou "control points", onde é armazenada a relação entre os pontos indicados 
pelo usuário na imagem (linhas e colunas) com as coordenadas (XY). Um georreferenciamento usa um 
sistema de coordenadas que, se ainda não existir, pode ser criado nessa ocasião. Com a imagem na tela, criar 
a georreferência com File, Create, Georeference. Dar o nome do novo georreferenciamento, escolher o 
sistema do coordenadas da área. Ao clicar Ok, o "georeference tiepoints editor" é aberto, onde serão 
inseridos os pontos de controle na imagem. Para cada ponto, uma relação é estabelecida entre as linhas e 
colunas na imagem e as coordenadas XY. 
Mais de uma maneira pode ser usada para a entrada dos pontos:
Clicar em um ponto conhecido no mapa sem coordenadas. A caixa de diálogo “Add tiepoint” aparece. A 
posição da linha e coluna é preenchida. Quando alguns pontos já foram entrados, começa a aparecer a 
sugestão do sistema, das coordenadas XY.
Então:
Clicar na mesma posição em um mapa que já tenha as corretas coordenadas XY o qual é mostrado em 
outra janela (master/slave), ou
Digitalize o mesmo ponto em um mapa em papel análogo na mesa digitalizadora, ou
Leia as corretas coordenadas XY deste ponto a partir de um mapa em papel análogo ou tabela e digite as 
coordenadas XY onde são pedidas.
No “tiepoint editor”, uma das seguintes transformações podem ser selecionadas:
Conformal, affine, second order, full second order, third order e projective. Usualmente é feita a afine 
transformation. Se a imagem for oblíqua, a transformação projective deve ser selecionada. 
Posicionamento dos “tiepoints”: um “tiepoint” é considerado:
 ____________
Bem posicionado se: √(Drow² + Dcol²) <= (1,2 * Sigma)
 ____________
Medianamente posicionado se: (1,2 * Sigma) < √(Drow² + Dcol²) < (2 * Sigma) 
 _____________
Mal posicionado se: √(Drow² + Dcol²) > (2 * Sigma) 
Uma vez criado um georreferenciamento tiepoints, deve ser usado para todas as bandas de uma imagem. 
Para tanto, abrir o “properties” das outras bandas e selecionar o georreferenciamento ora criado.
Quando um georreferenciamento tiepoints é criado, estas coordenadas são adicionadas à imagem. Assim, 
podemos:
- display qualquer tipo de dado “vector” no mapa, e 
- criar novo mapa “vector” usando a imagem georreferenciada como background, e 
- atualizar dados “vector” usando a imagem georreferenciada como background, e
- usar o mapa em “pixel info”, e
- rasterizar dados “vector” neste georreferenciamento (para map calculations), e 
- reamostrar (resample) o mapa com o georreferenciamento “tiepoints” para outro georreferenciamento e 
vice-versa para realizar operações com raster, sendo que estes raster com diferentes georreferenciamentos, 
são combinados. 
Enquanto cria um georreferenciamento “tiepoints” ou georreferenciamento “tiepoints photo”, são 
adicionadas coordenadas ao “background map”. Para adicionar este georreferenciamento para outras bandas 
da mesma imagem, editar as “properties” nessas bandas. No “Georeference Tiepoints editor”, pode ser 
carregado qualquer tipo de mapa “vector” e usar o mapa no “pixel info” para checar a precisão dos tiepoints. 
Finalizada a criação do georreferenciamento “tiepoints”,pode ser rasterizado qualquer tipo de dado “vector” 
neste georreferenciamento (para “map calculations”), e pode ser reamostrado (resample) o mapa com o 
18
georreferenciamento “tiepoints” para outro georreferenciamento ou vice-versa. 
Uma fotografia aérea com um georreferenciamento “tiepoints” “photo” reamostrado (resampled) para um 
georreferenciamento corners é chamado de ortofoto.
Ver também: How to create a georeference
 How to edit a georeference
 Georeference Tiepoints editor
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) -
A função NDVI(a,b) que acompanha o sistema, cria uma nova imagem a partir da combinação de uma 
banda no visível ou vermelho (a) e uma do infra-vermelho próximo (b). Os valores dos pixels resultantes da 
função, variam de 1 a -1. Áreas com altos índices de vegetação terão valores próximos de 1. Água, nuvens e 
neve, tem maior reflectância no visível do que no infra-vermelho e terão valores próximos de -1. Rochas e 
solos expostos tem reflectância similar nas duas bandas e terão, portanto, no NDVI, índices de vegetação 
próximos de zero.
Ex.: veget = NDVI(banda3,banda5)
Stretch
A operação “Stretch” redistribui os valores de pixel de um mapa em mais larga ou mais estreita faixa de 
valores. Pode ser usado para realçar o contraste num mapa quando este é mostrado. Dois métodos de stretch 
são disponíveis: linear stretching e histogram equalization.
Exemplo de “linear stretching”:
Em uma imagem de satélite, os valores possíveis de pixel são de 0 a 255. Na prática entretanto, não 
ocorrerão todos esses valores na imagem. Suponhamos temos uma imagem na qual a faixa de valores vai de 
55 a 103. Quando este mapa é submetido a um stretch linearmente para termos um faixa de 0 a 255, o 
menor valor de pixel que é 55 será trazido para 0, e o maior valor, que é 103, será levado para 255, e todos 
os outros valores no intervalo mudarão de acordo (usando e mesma fórmula). Como 0 é por default 
mostrado como preto e 255 como branco, o contraste será melhor.
Exemplo de “histogram equalization”:
Quando uma imagem é submetida a um stretched com “histogram equalization”, também o número de 
pixels com um certo valor é levado em conta. Os valores de pixel são redistribuídos em um número de 
intervalos definido pelo usuário; em princípio, todos os intervalos de saída contém um igual número de 
pixels. Quando uma imagem com valores entre 55 e 103 é submetida a um stretch com “histogram 
equalization” para 256 intervalos, o menor valor, que é 55, será levado para 0, e o maior valor, 103, é 
levado para 255, e todos são divididos nestes 256 intervalos de forma que cada intervalo contém um igual 
número de pixels tão longe quanto possível. Em geral, pode ser dito que a parte de um histograma de 
imagem com a maior quantidade de pixels é relativamente mais “stretched” que a parte com poucos pixels. 
No exemplo ao lado, um histograma de uma imagem TM 
banda 4. 
19
Ao lado, o resultado de um “linear stretch” da mesma 
imagem.
Após o “linear stretching”, estão os valores do mapa de 0 - 
255. Tem muitos pixels ainda com valores no meio da 
faixa (formato campainha)
Ao lado, o resultado de um “histogram equalization” na 
mesma imagem. 
Em ambos os casos, o “stretching” foi efetuado em todos 
os valores do mapa (0%); no “linear stretching” estes 
valores sofreram o “stretch” com domínio “image” (faixa 
de 0-255, precision 1), e para o “histogram equalization” os 
valores sofreram o “stretch” dentro do intervalo de saída de 
256.
Após o ”histogram equalization”, estão os valores de 0-255. O pico dos valores ocorre no centro do 
histograma original bem como o resultado após “linear stretching” é suave. 
Em Operations, Image Processing, Stretch, temos a tela abaixo, que originará novo mapa:
Linear Stretching e Histogram Equalization:
Intervals – Clicando-se em “histogram equalization”, especificar o número de intervalos de saída. Quando 
256 intervalos são especificados, os valores ficarão de de 0 a 255; quando outro intervalo é especificado, o 
primeiro intervalo será o valor 1, o segundo valor 2, etc.
Stretch from: Especificar a faixa de valores de pixel de entrada que sofrerão o stretch.
Min Max: Entrar com os valores inferiores e superiores para definir a faixa de valores de pixel de entrada 
que sofrerão o stretch.
Percentage: Entrar com a percentagem de pixels não levando em conta o durante o “stretching”. Quando 
entrar, por exemplo 1%, isto significa que 1% dos menores valores no mapa 1% dos maiores valores serão 
ignorados. 
Output raster map: Nome do futuro mapa. Se for selecionado um “map list”, o mapa de saída receberá seu 
nomes, seguido de _1, _2, _3, etc. 
Domain:Para “linear stretching”: selecione um domínio “value” já existente para os mapas. 
20
Quando trabalhando com imagens, sugere-se selecionar o “system domain Image”; os valores do 
mapa de entrada são então “stretched” para 0 - 255. 
Quando trabalhando com outros tipos de “value maps”, sugere-se aceitar o “system domain Value”; 
os ajusta também os valores e precisão do domínio selecionado; isto determina o 'stretch to' para 
“linear stretching”. 
Value range: Para “linear stretching” com um “output value domain” mas não domínio “Image”: ajusta 
esses valores para os valores os quais o usuário quer o “stretch”.
Precision: Para ”linear stretching” com um “output value domain” mas não domínio Image: ajusta a 
“precision” se o usuário quer mudar a 'resolução' dos valores possíveis no mapa de saída.
Linear stretching usa a seguinte fórmula:
OUTVAL = (INVAL - INLO) * ((OUTUP-OUTLO)/(INUP-INLO)) + OUTLO
onde:
OUTVAL = Valor do pixel no mapa de saída
INVAL = Valor do pixel no mapa de entrada
INLO = Menor valor de 'stretch from'
INUP = Maior valor de 'stretch from'
OUTLO = Menor valor de 'stretch to'
OUTUP = Maior valor de 'stretch to'
Criando-se uma composição colorida -
Uma “color composite” é criada combinando-se 3 imagens raster (bandas/mapas). Uma banda é mostrada 
em tons de “red”, uma in tons de “green” e uma em tons de “blue”. 
Uma composição colorida pode ser criada:
para servir de “background” durante uma amostragem e posterior classificação, 
para interpretação visual, ou 
para ilustração, por exemplo usando uma composição colorida para um “drape” em um modelo 3D. 
Esta operação cria um mapa permanente. Quando a placa gráfica é configurada para usar mais de 256 cores, 
por exemplo “High Color 16-bit” ou “True Color 24-bit” (ver “Display Settings” no Painel de controle do 
Windows), pode ser mostrada uma composição colorida interativamente selecionando “Show MapList” 
como um comando “Color Composite” do menu Operations, Visualization. Criando uma composição 
colorida interativa (útil para criação de amostras por digitação na tela), pode-se facilmente mudar os 
intervalos, selecionar outras bandas, etc. Outra vantagem é que, além de mapas com domínio “Image”, 
também mapas com um domínio “Value” são aceitos. 
Uma composição colorida dá uma impressão visual de 3 bandas raster. Pondo-as juntas, em uma composição 
colorida podemos ter uma melhor visualização da realidade do que mostrando uma banda de cada vez.
O valor do pixel de cada cada banda é medida da quantidade de reflectância em um intervalo de 
comprimento de onda. Os valores de pixel na composição colorida apenas referem-se a certos 
valores de cores, não tendo significados por si só.
Antes de criar uma composição colorida as bandas podem ser filtradas para que as características de 
interesse sejam realçadas. 
Composições coloridas podem ser criadas de várias maneiras:
Standard: 
Linear stretching: valores são linearmente “stretched”; intervalos são definidospelo usuário; 
Histogram equalization: values are divididos igualmente em cores; intervalos são definidos 
pelo usuário; 
Dynamic (Heckbert): valores são automaticamente distribuídos em número de cores definidos pelo 
ausuário. 
24 Bit RGB: 
Linear stretching: valores são linearmente “stretched”; intervalos são definidos pelo usuário; 
Histogram equalization: valores são igualmente divididos em cores; intervalos são definidos 
21
pelo usuário; 
24 Bit HSI: valores são interpretados como hue, saturation e intensity. 
Requerimentos para os mapas:
Os três mapas devem usar o domínio ”image”. Um georreferenciamento não é exigido para os mapas. Se um 
mapa tem um georreferenciamento, todos os outros devem usar o mesmo.
Domínio do mapa de saída:
Para a composição colorida standard: a operação sempre usa o domínio do sistema “Picture" ColorCmp 
para o mapa de saída. Este domínio sempre usa a representação de sistema “ColorCmp”.
Para a composição colorida dynamic: a operação cria um novo domínio (tipo Picture) para o mapa de saída 
e uma nova representação para este domínio. Este domínio e representação de saída são sempre 
armazenados pelo mapa de saída (domínio interno e representação interna).
Para uma composição colorida 24-bit: a operação sempre usa o domínio Color para o mapa de saída.
Georreferenciamento do mapa de saída: sempre usa o mesmo dos mapas de entrada.
Reamostrando-se Imagem - 
A operação Resample (reamostragem) reamostra um mapa raster de um georreferenciamento para outro. A 
coordenada de cada output pixel é usada para calcular um novo valor para cada pixel. Três métodos de 
reamostragem estão disponíveis: nearest neighbour, bilinear interpolation, and bicubic interpolation. 
Em operações raster (e.g. MapCalc, Cross), todos os input raster maps devem ter o mesmo 
georreferenciamento. Assim, usar a operação Resample para:
combinar mapas raster de diferentes fontes, quando os mapas usam diferentes sistemas de 
coordenadas (projections) ou diferentes georreferenciamentos (pixel size): reamostrar os mapas para 
um georreferenciamento comum; 
combinar imagens de satélite de diferentes datas ou resoluções: criar um “georef tiepoints” para 
cada “set of images”, então reamostrar as imagens prefencialmente para um “georef corners”; 
combinar imagens de satélite com mapas vetores rasterizados: rasterizar os dados vetores em 
“georef tiepoints” das imagens de satélite, ou, no caso de preferir mapas raster North-oriented, 
rasterizar os mapas vetores com um “georef corners”, e reamostrar as imagens com o “georef 
tiepoints” para esse “georef corners”; 
combinar fotografias escanerizadas com dados vetores rasterizados, ou retificar fotografias aéreas 
escanerizadas: criar um “georef tiepoints”, um “georef direct linear” ou um “georef orthophoto” 
para a foto, e reamostrar a foto para um “georef corners”. 
Nota: 
Não é aconselhável usar o Resample para fazer um mapa raster com qualquer georreferenciamento 3D; ao 
invés disso use a operação Apply 3D.
Para maiores informações sobre tipos de georreferenciamento ou criação de georreferenciamento, ver no 
help ILWIS objects : georeferences or How to create a georeference. Sobre editar um “georef tiepoints”, um 
“georef direct linear” ou um “georef orthophoto”, ver Tiepoint editor.
Métodos de reamostragem:
Para reamostrar uma imagem, selecionar uma input image que tenha um georreferenciamento (usualmente 
um georreferenciamento tiepoints), selecionar um método de reamostragem (nearest neighbour, bilinear, 
bicubic), digitar o nome do mapa de saída e selecionar o target georreferenciamento a ser usado 
(usualmente um “georeference corners”).
Quando usar o método de reamostragem “nearest neighbour”, o valor do input pixel mais próximo 
de um novo output pixel é usado como output value (ver Fig. 1); 
Quando usar o método de reamostragem “bilinear”, os valores de 4 input pixels mais próximos de 
um novo output pixel serão usados para interpolar output values (see Fig. 2); 
22
Quando usar o método de reamostragem “bicubic”, os valores de 16 input pixels mais próximos de 
um novo output pixel serão usados para interpolar output values. 
Maiores informações, ver Resample : algorithm.
Fig. 1: Remostragem com “Nearest neighbour”. Input pixels são representados por linhas segmentadas e 
coordenadas com pontos; output pixels são representados por linhas sólidas e coordenadas por sinais “+”. 
As setas indicam como os output values são determinados.
Como pode ser visto na Figura 1, alguns valores do input map podem ser usados duas vezes no output map, 
enquanto outros input values não podem. 
Fig. 2: Reamostragem “Bilinear”. Input pixels são representados por linhas segmentadas e as coordenadas 
por “.”; output pixels são representados por linhas sólidas e coordenadas por sinais “+”. As setas indicam 
como os valores de saída são determinados.
Requerimentos dos input maps:
O input map precisa ter um georreferenciamento; este é usualmente um “georef tiepoints”, um “georef direct 
linear” ou um “georef orthophoto”. 
Para reamostragem “nearest neighbour”, o input map pode ter qualquer domínio.
Para reamostragem “bilinear” e “bicubic”, o input map precisa ter um mapa valor.
A operação pode também ser aplicada em todos os mapas raster de um map list. 
Domínio e georreferenciamento de um output map:
O output map usa o mesmo domínio que o input map. Se o input map tem um domínio valor, o value range 
e precision podem ser ajustados para o output map. 
O Georreferenciamento para o output map tem que ser selecionado ou criado. Pode ser selecionado um 
“georeference corners” já existente.
Quando a operação é acionada em um input map list, será obtido um output map list. Quando o output map 
list é eberto, os output raster maps serão (definidos e) calculados. 
Os output raster maps obterão o mesmo nome que os output map list seguidos por _1, _2, _3, etc. 
Ver também:
Resample : dialog box
Resample : command line (1)
Resample : command line (2)
Resample : algorithm
ILWIS objects : georeferences
23
Classificando-se Imagens -
Para se classificar uma imagem no Ilwis, primeiro é necessário que se crie o domínio e um mapList. 
Neste domínio são criadas as classes que farão parte da classificação e receberão as respectivas amostras.
• Criando o domínio
Em File> create > domain (na barra de ferramentas principal)
-dar um nome;
-escolher o tipo;
Quando clicar em OK a caixa Domain Class será aberta.
Adicionar as classes de interesse em Edit > Add Item
24
• Criando o MapList
Em File > Create > MapList
- Selecionar as imagens que serão classificadas; (indicadas pela seta)
- Dar o nome.
• Criando o Sample Set
- Em File > create > sample set; (na barra de ferramentas principal) ou
 - Em Operations > image processing > sample. (na barra de ferramentas principal)
 - A janela Sampling será aberta...(Ver janela abaixo).
Se já estiver sido criado um sample set é só selecioná-lo, senão, clicar no botão indicado pela seta...e a 
caixa Create Sample Set será aberta:
- dar um nome;
- descrição se quiser;
- indicar o domínio (criado anteriormente);pode ser criado neste momento.
- indicar o maplist (criado anteriormente);pode ser criado neste momento.
Feito isto, clicar em OK OK e a caixa Display Options – Map List as color Comp será aberta: 
 - fazer a composição das bandas. (no local indicado pela seta)
25
 - dar OK.
 - A caixa Sample Set Editor é aberta.
 - Neste momento serão colhidas as amostras representativas das classes de interesse (criadas no 
domínio).
Na primeira amostra é feito um retângulo com o mouse (uma mãozinha) sobre a feição e as demais 
amostras da mesma classe, devem ser selecionadostodos os pixels para compor a amostra (com o shift 
apertardo).
Depois de selecionada a amostra dar enter e a caixa Edit é aberta, para fazer a associação com a 
categoria criada e mostra o número de pixels daquela amostra.
26
Repetir estes procedimentos de coleta de amostras para todas as classes.
Depois da coleta, o próximo passo consiste em classificar a imagem usando estas amostras.
• Classificando a imagem
Para classificar a imagem ir em Operations > Image Processing > Classify.
A caixa Classification será aberta:
Aqui deve ser indicado:
- a Sample Set;
- o classificador a ser usado;
- e o nome de saída.
Clicar em Show para ser apresentado o resultado da classificação.
A operação “Classify” efetua a classificação em uma imagem “multi-spectral” de acordo com amostras de 
pixels (training pixels). Antes da classificação, as amostras devem ser preparadas. 
Os seguintes métodos de classificação estão disponíveis: 
Box classifier, usando um fator de multiplicação, 
27
Minimum distance, opcionalmente usando um “threshold value”, 
Minimum Mahalanobis distance, optionalmente usando um ”threshold value” 
Maximum Likelihood, opcionalmente usando um ”threshold value”, e 
Maximum Likelihood incluindo “Prior Probabilities”, opcionalmente usando um ”threshold value”. 
Sample - Uma amostra (sample) é a fase de “treinamento” dos pixels, onde são definidas as classes de 
pixels com valores espectrais similares.
Classify – A Classificação é a fase de decisão, onde a cada pixel de saída é atribuído o nome de uma classe 
se os valores espectrais desse pixel são suficientemente similares aos da classe de treinamento; se não, pode 
ser atribuído o valor “indefinido”. Como a Classificação usa os pixels de treinamento selecionados pelo 
usuário, a Classificação é chamada “supervisionada”.
Uma classificação supervionada depende antes de mais nada dos valores espectrais dos pixels selecionados 
como amostras. Informações das classes de pixel selecionadas como amostras podem ser vistas em “Sample 
Statistics”.
A maneira pela qual os valores dos pixels das amostras são comparados com os para decidir em qual classe 
enquadrar, depende do método de classificação escolhido, e os parâmetros usados. Em geral, para cada 
pixel de saída, a classe atribuída será aquela em que os valores espectrais são mais parecidos (ou mais 
próximos) dos valores espectrais do pixel de entrada. 
As bandas que desejam ser classificadas devem ser combinadas em um “map List”. Este map list é parte da 
“sample set”. Não há limitação para o número de bandas que podem ser classificadas. 
Para os pixels de treinamento será atribuída uma classe; isto é feito na amostra. Não há limitação para o 
número de classes em um amostra. 
Nota:
Durante a amostragem, já pode ser criado algum mapa dependente com a operação “Classify” (vários 
métodos, vários parâmetros) usando a amostra corrente como “input”. Para criar um mapa dependente, clicar 
no botão “Define” na caixa de diálogo do “Classify”; somente será criada a definição do mapa. Desta 
maneira, vários mapas dependentes podem existir pelo”object definition file” e não são calculados ainda 
mas armazenados em disco. 
Se, então for adicionado este mapa dependente em uma “pixel info window”, já pode ser visto o resultado da 
classificação enquanto ainda ocupados com o processo de amostragem.
Introdução aos métodos de classificação:
Todos os métodos de classificação calculam a média por banda para cada classe de pixels de treinamento 
definidos na amostra. O “set” de médias por classe é chamada uma média de classe abaixo; isto é um vetor 
n-dimensional, formado por n bandas. 
O “Box classifier” é baseado nas distâncias em relação às médias de classes e, para cada classe de 
treinamento e para cada banda, o desvio padrão dos pixels de treinamento. 
A classificação “Minimum Distance” é baseada nas distâncias “Euclidianas” em relação às medias 
das classes somente. 
Ambos os classificadores “Minimum Mahalanobis distance” e “Maximum Likelihood” são baseados 
nas distâncias em relação às médias das classes e a matriz de variância-co variância de cada classe. 
O classificador “Prior Probability” é o mesmo que o “Maximum Likelihood” mas inclui “prior 
probabilities”. 
Para o “Box classifier” um fator de multiplicação “multiplication factor” tem que ser especificado. Este 
fator é multiplicado pelo resvio padrão (standard deviations) das classes para fazendo os “boxes” ao redor 
das classes um pouco mais largos. Quanto maior o fator de multiplicação, mais fácil um pixel receber uma 
classe. 
Para outros classificadores um “threshold distance” pode ser especificado. Um valor “threshold” deve ser 
usado quando pixels com uma assinatura espectral que não são similares a nenhuma das classes de 
treinamento, não devem ser classificados. O valor de “threshold” é, para um pixel ser classificado, a 
distância espectral permitida em relação à média das classes; o método de cálculo da distância espectral em 
relação à média das classes depende do método de classificação selecionado . 
Quando, para um pixel ser classificado, a distância espectral em relação à média das classes:
28
é menor ou igual ao “threshold”: o pixel é aceito para receber esta classe; 
(quando o pixel é aceito para múltiplas classes, a classe mais parecida é selecionada); 
é maior que o “threshold”: o pixel é rejeitado e não será classificado. 
Quanto maior for escolhido o “threshold”, mais fácil um pixel será classificado. 
Se o valor de “threshold” não é especificado, todos os pixels da imagem serão classificados. 
Exemplos de significado de valores de “threshold” para “map lists” contendo 3 ou 7 bandas são 
apresentados em Classify: algorithm. 
Em geral, um bom valor de “threshold” não existe antes da classificação; um bom valor tem que ser 
encontrado interativamente durante a classificação, ou estimado dos pixels de treinamento na amostra. 
Box classifier:
Para cada classe, “boxes” multi-dimensionais são desenhados ao redor das médias das classes baseados no 
desvio padrão dos pixels de treinamento em cada banda. O usuário pode inserir um fator de multiplicação 
(usualmente > 1) para deixar os “boxes” um pouco maior. 
Se os valores espectrais dos pixel a ser classificados cairem dentro do “box”, então o nome da classe 
é atribuído. 
Se os valores espectrais dos pixe cairem dentro de múltiplos “boxes”, o nome da classe do ”box” 
com o menor desvio padrão é atribuído (i.e. nome de classe do “box” com o menor n-dimensional 
'volume'). 
Se os valores espectrais dos pixe não caem em nelhum “box”, é atribuído o valor indefinido. 
O fator de multiplicação “default” é √3 para 3 bandas.
Classificador “Minimum Distance to Mean”:
Para os valores espectrais de um pixel ser classificados, as distâncias em relação à média das classes são 
calculadas. 
Se a menor distância (Euclideana) para uma média de classes é menor que o “threshold” definido 
pelo usuário, este nome de classe é atribuído ao pixel de saída. 
Senão é atribuído o valor indefinido. 
Classificador “Minimum Mahalanobis Distance”:
Para os valores espectrais de pixel a ser classificado, as distâncias em relação à média das classes são 
calculadas como distância “Mahalanobis”. A “Mahalanobis distance” depende das distâncias em relação à 
média das classes e a matriz de variância-covariância de cada classe. 
O nome da classe com menor “Mahalanobis distance” é atribuído, se sua distância é menor que o 
valor “threshold” definido pelo usuário. 
Senão, é atribuído o valor indefinido. 
Maximum Likelihood classifier:
A classificação “Maximum Likelihood” assume que os valores espectrais dos pixels de treinamento são 
estatisticamente distribuídos de acordo com to a 'funcão de probabilidade de densidademulti-variada normal 
(Gaussian)'. 
Para cada “set” de valores espectrais de entrada, as distâncias em relação à média das classes são calculadas 
usando “Mahalanobis distance”. Um outro fator é adicionado para compensar a variabilidade dentro das 
classes.
O nome da classe com menor distância é atribuído, se sua distância é menor que o valor “threshold” 
definido pelo usuário. 
Senão, é atribuído o valor indefinido. 
Classificador “Maximum Likelihood” incluindo “Prior Probabilities”:
Este método de classificação é similar ao “Maximum Likelihood” mas inclui um fator de multiplicação 
definido pelo usuário para cada classe: “the prior probabilities”. 
Os valores de “Prior probability” podem ser usados para favorecer certas classes acima, outros, por 
exemplo, no caso de “spectral overlap”, com base no conhecimento de priori. Por exemplo, classes as quais 
são conhecidas para cobrir grande parte da área de estudo (alta frequência), pode ser dado alto valor de 
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“prior probability”. 
“Prior Probabilities” deve ser listado em uma coluna “valor” de uma tabela, onde a tabela deve usar p 
mesmo domínio que a amostra. A coluna que contém para cada classe, um “prior probability”. Cada valor de 
probabilidade deve ser ≥ 0. Teoricamente, a soma do valor de “prior probability” de todas as classes deve 
ser igual a 1; entretanto, se a soma do valor de “prior probability” na coluna não for igual a 1, o programa 
irá internamente normalizar o valor de “prior probability” de 0 para 1. 
Para cada “set” de valores espectrais de entrada, as distâncias em relação à média das classes são calculadas 
usando “Mahalanobis distance”, incluindo um fator para compensação para variabilidade dentro das classes, 
e o “prior probabilities”.
O nome da classe com a menor distância é atribuído, se a distância é menor que o valor de 
“treshold” definido pelo usuário. 
Senão, é atribuído o valor indefinido. 
Ver Classify : algorithm. 
Requirements de entrada:
Um “set” de amostra é requerido. O desvio padrão de cada classe de trinamento de pixels deve ser > 0 em 
todas as bandas. 
Para a classificação “Prior Probability”, também uma tabela (com o mesmo domínio da amostra) é 
requerido; a tabela deve conter um valor de coluna que contenha para cada classe um valor de “prior 
probability” (valores ≥ 0). 
Domínio e georreferenciamento do mapa de saída:
O mapa de saída usa o mesmo domínio que a amostra.
O mapa de saída usa o mesmo georreferenciamento que o mapa de entrada da amostra.
Notas:
A classificação conta com a separabilidade das classes espectrais. Classes heterogêneas que 
contenham elementos de muitas outras classes, por exemplo cidades (mistura de telhados, estradas, 
matas, campo, água, etc.), são em geral difíceis de classificar. Se todos os pixels da cidade devem 
ser classificados como cidade, então os pixels de matas, campos e água não devem ser classificados. 
Ao valores espectrais dos pixels na borda de duas classes distintas são normalmente influenciados 
por ambas as classes. Estes pixels são usualmente positionados entre as 2 classes. Durante a 
classificação, tais pixels podem obter valor indefinido tanto que não são suficientemente similares a 
essas classes. 
Os valores espectrais de alvos alongados no terreno, tais como estradas, tendo uma largura menor 
que o tamanho do pixel da imagem, são usualmente influenciados pelos valores espectrais dos pixels 
ao seu redor. Alvos alongados podem assim ser difíceis de classificar. Classificações são 
principalmente feitas por classes que formam áreas no terreno. 
Para melhorar a performance da classificação, pode-se preparar uma “confusion matrix”. 
Ver How to calculate a confusion matrix ou Table window - View menu : Confusion matrix. 
Digitalização em tela -
1 – Digitalização sobre Imagem.
A digitalização sobre uma imagem é uma excelente ferramenta para mapeamento. Pode-se criar um arquivo 
de uso do solo, de sistema viário, de hidrografia , etc.. Alguns passos devem ser seguidos, conforme abaixo: 
a) File, Create, Georeference. Dar um nome para o referenciamento. Em "Pixel Size", entrar com 20. 
Clicar na opção Georef Corners. Entrar com o sistema de coordenadas. Em min x, y, entrar com 20 e 20 
(para não iniciar o enquadramento com 0). Para chegarmos aos valores de max x, y, é necessário calcular-se 
da seguinte maneira: 
max x => multiplicar o número de linhas da imagem pelo tamanho do pixel.
max y => multiplicar o número de colunas da imagem pelo tamanho do pixel.
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O número de linhas e colunas da imagem é mostrado ao carregá-la, na tela onde se dá o ok. O tamanho do 
Pixel, como foi dito antes é 20.
b) Criar um mapa de segmentos onde receberá a digitalização com File, Create, Create Segment Map. 
Entrar com o nome, domínio (classes), sistema de coordenadas (unknown) e digitamos as mesmas 
coordenadas acima (min x e y, max x e y). Após o Ok, vem a tela de edição em branco.
c) Na tela de edição: Layers, Add Layers, Raster Map 
d) Desativar a mesa com: Options, Active.
e) Editar usando só o mouse do computador. 
2 – Digitalização sobre Vetor.
A digitalização em tela requer que tenhamos mapas “de fundo” para seguir.
a) Carregar os arquivos de fundo no ILWIS
b) Criar e aplicar um sistema de coordenadas aos mapas importados – Em File, Create, 
Coordinate System, ou clicar com o botão da direita sobre o nome do mapa na tela principal do 
ILWIS. Em “Properties”, aparece a tela abaixo.
Em Coordinate System, deverá ser selecionado, se já existir, um sistema de coordenadas cujos 
limites abranjam o mapa. Se não existir deverá ser criado. Criar um novo clicando em e dar 
o nome COORD. Aparece a nova tela:
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Clicar em “CoordSystem Projection”. Ok. Vem a nova tela.
Clicar em “Projection”.
Selecionar UTM. Ok.
a) Na nova tela, clicar em “Datum”. Selecionar South American 1969. Ok. O Elypsoid já ficará 
configurado como SAD69. Desclicar o North Hemisphere. Em Zone, digitar 22. Ok. Está criado 
o sistema de coordenadas COORD. 
b) Criar o mapa de segmentos da microbacia – File, Create, Segment Map. - Vem a tela abaixo. 
Digitar o nome da microbacia.
Esse nome será o da microbacia, que consta na folha anexa denominada “Controle de 
Microbacias Setorizadas”. Ali temos, entre outras, as colunas “Nome da Microbacia”, que é o 
nome técnico dado em função do nome do rio principal, e outra ao lado, sem título, apenas 
escrito a lápis, que é o nome oficial, dado pela comissão da microbacia, lá no município. 
Nesse caso, será “Mb_rio_dos_pardos”.
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c) Criar um domínio para o mapa. No ILWIS, Domínio de um mapa é um conjunto possíveis de 
variaveis. Podem ser Ids, Class names, ou Value. Todos os mapas, tabelas ou colunas tem um 
domínio. Um domínio pode servir para vários objetos. O domínio Id é usado para mapas que 
requerem “Únicos identificadores”, por exemplo, numeração de casas de uma rua. Class é 
usado, por exemplo para classes de aptidão de uso do solo. Value, para valores de cotas de 
curvas.
Novamente clicar no botão de criação. A tela abaixo aparecerá:
Dar o nome de “limite_mb” ao novo domínio. Em Type, deixar o default Class. Ok. A nova tela 
abaixo aparecerá:
Pressionando-se a tecla “Insert”, abrirá a opção de digitação dos itens do domínio.
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Como teremos apenas o nome do segmento limite, digitar “limite”. Ok. Se tiver mais itens para 
esse domínio, pressionar novamente o “Insert” para novas inclusões.
Finalizada a digitalização, fechar a tela de entrada:
A tela abaixo volta esperando confirmação. 
Ok. 
É aberta a tela de digitação abaixo já no modo de edição:
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d) Carregar os mapas de curvas e rios para servirem como background – Layers, Add Layer...Ins 
, ou clicando no botãoA tela abaixo aparece:
Selecionar o primeiro tema a ser carregado: curso_de_agua. Ok. Aparece a tela:
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Em “Single Color” selecionar a cor que melhor represente o tema ou que melhor contraste para 
a visualização. Ok.
Fazer o mesmo com curva_de_nivel.
Se quisermos alterar a cor de fundo da tela, isto pode ser feito em Layers, Backgound Color.
O arquivo já está editado para criarmos os segmentos. Se não estivesse, no menu principal, pode 
ser editado clicando-se com o botão da direita sobre o nome do arquivo e Edit. Se estiver apenas 
carregado, em Edit, Edit Layer, selecionar qual se quer carregar.
Bem, agora temos na tela a situação abaixo, onde podemos iniciar a digitalização. Antes, porém, 
vamos customizar o novo arquivo.
e) Customização – Em File, Customize (ou clicar c/ botão da direita sobre o mapa editado), abre-
se a tela de customização da edição), vamos setar Black para o o Cursor Color e deixar clicados 
Auto Snap e Show Nodes. Para as cores, setar ForestGreen para Normal Color, Red para 
Retouch Color e Cyan para Deleted Color. 
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Auto Snap - Selecionar este box para automaticamente fechar o primeiro com o último nó de um 
segmento a ser inserido usando o mouse. Para nós e segmentos existentes, prever que a 
distância para nós e segmentos existentes é menor que a “snap tolerance”.
Desclicar este box se os segmentos a serem inseridos não devem ser automaticamente unidosa 
nós ou segmentos existentes. Usar, então, o Shift para unir a um nó ou segmento existente, e 
Ctrl para cortar “split” um nó ou segmento existente e unir a um nó novo criado. Setar 10m
Snap tolerance (m) – consedera a distância na qual une nós e segmentos inseridos com os 
existentes. Quando é inserido um novo segmento e tenta unir com um segmento existente, o 
snap(/split) acontece quando a distância entre os dois é menor que a tolerância especificada. 
Quanto menor a snap tolerance, mais difícil será unir com os nós ou segmentos existentes. 
Quando se trabalha com Mesa Digitalizadora, o Snap tolerance é especificado em metros. O 
snap/split é, então independente do zoom.
Snap tolerance (pixels) - Similar ao acima. Quando se trabalha com o mouse, o Snap tolerance é 
especificado em pixels da tela. Assim, o snap/split distance varia com o zoom. Setar 5m
Tunnel tolerance (m) – Considera um valor par ao raio do tunel (em metros) que deve ser usado 
para manter ou suprimir vértices intermediários dentro de cada segmento enquanto novos 
segmentos são inseridos. Quanto menor o tunnel tolerance, mais precisas são as coordenadas 
nos segmentos, mais coordenadas serão armazenadas nos segmentos. Setar 5m
f) Carregar o arquivo com as microbacias já prontas para verificação de limites – Do L:\, carregar 
o shape com todas as microbacias prontas para possível uso de partes dos seus segmentos.
g) Digitalizar e alterar os segmentos – Com a carta topográfica na mão e com o zoom adequado, 
localizar um ponto para o início da microbacia. Clicar em . Iniciar 
digitalização. 
Com o clicando-se no segmento marca-se a entidade para deleção ou cópia. Com dois 
clicks, aparecerá o atributo da entidade.
O botão serve para alteração de segmentos ou pontos. Não se altera polígonos.
O botão serve para cortar (split) segmentos criando outro nó, unir (merge)segmentos.
h) Salvar a View – Para podermos carregar de uma vez os mapas componentes da view, salvá-la 
em File, Save View, e dar o nome da view.
i) Checagem – O ILWIS não constrói polígonos por digitalização e tampouco os altera. O trabalho 
é feito em segmentos e depois de checagem é poligonalizado. 
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Checar os segmentos- File, Check Segments, Self Overlap
 File, Check Segments, Dead Ends
 File, Check Segments, Intersections
O self overlap checa a presença de casos de um segmento se auto cruzar, como abaixo:
O Dead Ends checa a presença de nós desencontrados no fechamento, como abaixo:
o) O Intersections checa se diferentes segmentos estão em intersecção sem um nó, e se segmentos 
estão sobrepostos no todo ou em parte. 
p) Caso parte dos segmentos de microbacias prontas possam ser usados, devemos importar o mapa 
shape alguns passos precisam ser observados:
- Importar: File, Import, Map
- O domínio do mapa importado será “Identifier”. Convertê-lo para “Classes”. Com o botão da 
direita, clicar sobre o domínio do mapa importado, Properties, Convert to Classes. 
- Alterar o Sistema de Coordenadas de “Unknown” para “COORD”
- Carregar os segmentos importados na view com 
- Editar: botão da direita sobre o mapa e Edit. Na edição, selecionar os segmentos a serem 
copiados com e com CTRL C colocá-los na memória. Fechar a edição com 
- Editar o mapa da nova microbacia e copiá-los com CTRL V. A mensagem abaixo 
aparecerá:
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'15' is not in the domain “limite_mb”. Add this item to the domain? Sim.
Quando criamos o domínio tipo classs 'limite_mb', colocamos somente o item “limite”. Agora 
estamos acrescentando outro item ao domínio. Por isso a pergunta. A cada novo item a ser 
acrescentado será emitida a pergunta.
q) Poligonalizar – Finalizada a digitalização e conferência, em File, Poligonize. A tela abaixo 
aparece:
Selecionar o domínio (limite_mb) para o mapa de polígonos. O nome já vem sujerido com o 
mesmo do de segmentos (trabalhando-se com shape files, não é possível ter-se o mesmo nome 
para diferentes arquivos mas o ILWIS cria novos objetos). 
Para o caso de se ter um mapa com diversas classes no domínio, poderíamos usar a opção Label 
Points e selecionar um mapa de pontos para usar como fonte da nomenclatura dos polígonos. 
Assim, na poligonalização, todos os polígonos já viriam com as suas classes. Ok. 
r) Cópia de segmentos para fechar outra microbacia – Editar o segmento da microbacia existente. 
Marcar o segmento. No menu, Edit Copy. Sair da edição com 
Editar o mapa da nova microbacia que poserá estar ainda em branco. Edit, Paste.
3 – EXPORTAÇÃO PARA SHAPE
Em File, Export temos as opções de exportação de formatos. Para exportar, clicar sobre o mapa 
a ser exportado e as opções serão abertas na caixa abaixo “Export Format”. Selecionar Arc/View 
Spapefile .SHP. O nome “default” já vem sugerido com o nome original no ILWIS.
Criando-se ortofotos - 
Uma ortofoto é uma fotografia aérea escanerizada (raster), retificada e norte-orientada com correções de 
pendentes e relevo. É obtida pelo processo de reamostragem de uma fotografia com um georreferenciamento 
ortofoto (georef orthophoto) para um “georef corners”. Diz-se de um “georef ortofoto” para um “georef 
corners”, porque na tela de reamostragem é pedido um georef. de saída que deve ser “corners”.
Requerimentos:
a)- Uma fotografia aérea escanerizada onde podem ser distinguidos 2,3 ou 4 marcas fiduciais. 
b)- Ser conhecida a distância focal da câmara fotográfica;
c)- Digital Terrain Model (DTM) da área.
É recomendável se manter anotações sobre os procedimentos de cada processo.
1. Criando-se um “georef orthophoto”:
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Deverá ser criado um georeference ortofoto para a fotografia escanerizada. Para cada foto que será corrigida 
será necessário:
achar a “principal distance” (distância focal da câmara fotográfica).
localizar as marcas fiduciais
determinar o ponto principal (PP - meio da fotografia)
medir as distâncias (X,Y) do ponto principal até as marcas fiduciais. 
Este processo está descrito no tópico a seguir:
Como proceder o “Monoplot” - 
“Monoplotting” é o processo de criação e/ou edição de um mapa de segmentos ou pontos com uma 
fotografia aérea como “background”. Nesta fotografia, deve ser possível distinguir 2, 3 ou 4 marcas fiduciais 
e deve ser conhecida a distância focal da câmara. Além disso, um DTM da área deve