APOSTILA - Geoprocessamento

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INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO E 
AO SENSORIAMENTO REMOTO 
 
 
 
 
ESTÁGIO DOCÊNCIA 
 
 
ALUNA: ADRIANA AFFONSO (PROGRAMA DE PÓS-
GRADUAÇÃO NO INPE – MESTRADO EM 
SENSORIAMENTO REMOTO) 
 
ORIENTADOR: PROF. DR. GETULIO T. BATISTA, Ph.D. 
 
 
DISCIPLINA: FOTOINTERPRETAÇÃO E 
SENSORIAMENTO REMOTO 
 
BACHARELADO EM AGRONOMIA 
 
 
 
UNIVERSIDADE DE TAUBATÉ- UNITAU 
 
2002 
ÍNDICE 
SUMÁRIO 
 
CAPÍTULO 1 
1. INTRODUÇÃO A CARTOGRAFIA 
1. 1 CONCEITOS 
1. 1. 1 Mapas 
1. 1. 2 Escala 
1. 1. 3 Projeções e coordenadas 
1. 1. 3. 1 Projeções cartográficas 
1. 1. 3. 2 Sistema de Coordenadas 
1. 2 MÉTODOS PARA OBTENÇÃO DE UMA BASE CARTOGRÁFICA 
1. 2. 1 Levantamento terrestre 
1. 2. 1. 1 Levantamentos Geodésicos 
1. 2. 1. 2 Levantamentos Topográficos 
1. 2. 1. 3 Levantamentos Cadastrais 
1. 2. 2 Sensoriamento remoto 
1. 2. 2. 1 Levantamentos Aerofotogramétricos 
1. 2. 2. 1. 1 Recobrimento Aerofotogramétrico 
1. 2. 2. 1. 2 O Processamento das Imagens 
1. 2. 2. 1. 3 Fotografias Aéreas 
1. 3 Sistema Geodésico Brasileiro 
1. 3. 1 Datum Planimétrico 
1. 3. 2 Datum Altimétrico 
1. 3. 3 Datum Sul- americano de 1969 (SAD-69- South American Datum) 
1. 4 SIMBOLOGIA CARTOGRÁFICA 
1. 5 RESTITUIÇÃO FOTOGRAMÉTRICA 
1. 6 REAMBULAÇÃO 
1. 7 EDIÇÃO GRÁFICA 
1. 8 DESENHO FINAL 
1. 9 PRECISÃO 
1. 10 DIGITALIZAÇÃO 
 
CAPÍTULO 2 
2. INTRODUÇÃO AO SIG 
2. 1 DEFINIÇÃO 
2. 2 HISTÓRICO DO SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS 
2. 3 CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÕES 
GEOGRÁFICAS 
2. 4 SISTEMAS RELACIONADOS AO SIG 
2. 4. 1 CAD 
2. 4. 2 AM/FM 
2. 5 ELEMENTOS QUE COMPÕE UM SISTEMA DE INFORMAÇÕES 
GEOGRÁFICAS 
2. 5. 1 Aquisição de dados 
2. 5. 2 Pré-processamento 
2. 5. 3 Gerenciador de banco de dados 
2. 5. 4 Manipulação e Análise 
2. 5. 5 Geração de Produtos 
2. 6 DIFERENÇAS ENTRE CAD E GEOPROCESSAMENTO 
2. 6. 1 CAD 
2. 6. 2 SIG 
2. 7 APLICAÇÕES DE SIG 
2. 8 MODELOS DE DADOS ESPACIAIS 
2. 8. 1 Modelo Vetorial 
2.8.1.1 Pontos 
2.8.1.2 Linhas 
2.8.1.3 Polígonos 
2.8.2 Modelo Raster 
2.8.3 Vantagens e Desvantagens das estruturas Vetorial e Matricial 
2. 9 TOPOLOGIA 
2. 10 BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS 
 
CAPÍTULO 3 
3. GPS (GLOBAL POSITIONING SYSTEM) 
3. 1 HISTÓRICO 
3. 2 REFERÊNCIA 
3. 3 O SISTEMA GPS 
3. 3. 1 Segmento espacial (A constelação GPS) 
3. 3. 2 Segmento de Controle (Sistemas de controle) 
3. 3. 3 Segmento do Usuário 
3. 4 MÉTODOS DE POSICIONAMENTO 
3. 5 EQUIPAMENTOS 
 
CAPÍTULO 4 
4. SENSORIAMENTO REMOTO 
4. 1 DEFINIÇÃO 
4. 2 HISTÓRICO 
4. 3 SR COMO SISTEMA DE AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÕES 
4. 4 ELEMENTOS DO SR 
4. 4 1 Radiação Eletromagnética 
4. 4. 2 SISTEMAS SENSORES 
4. 4. 2. 1 Resolução 
4. 4. 2. 2 Resolução espacial 
4. 4. 2. 3 Resolução espectral 
4. 4. 2. 4 Resolução temporal (repetitividade) 
4. 4. 2. 5 Aquisição de dados em sensoriamento remoto 
4. 4. 2. 6 Classificação quanto aos sensores 
4. 5 SISTEMAS SENSORES ORBITAIS 
4. 5.1 LANDSAT 
4. 5. 2 SPOT 
4. 5. 3 CBERS 
 
CAPÍTULO 5 
5. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS 
5. 1 PRÉ-PROCESSAMENTO 
5. 1. 1 CORREÇÃO RADIOMÉTRICA 
5. 1. 2 CORREÇÃO ATMOSFÉRICA 
5. 1. 3 CORREÇÃO GEOMÉTRICA 
5. 2 REALCE 
5. 3 TRANSFORMAÇÕES MULTIESPECTRAIS 
5. 3. 1 Índice de vegetação- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 
5. 3. 2 MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL 
5.3.3 TRANSFORMAÇÕES DE COMPONENTES PRINCIPAIS 
5. 4 SISTEMAS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS 
5. 4. 1 Classificação por Máxima Verosimilhança 
5. 4. 2 Segmentação de Imagens 
5. 4. 2. 1 Crescimento de regiões 
 
CAPÍTULO 1 
1. INTRODUÇÃO A CARTOGRAFIA 
1. 1 CONCEITOS BÁSICOS 
 
1. 1. 1 Mapa 
 Um mapa é a apresentação ou abstração da realidade geográfica. É uma ferramenta 
para apresentação da informação geográfica nas modalidades visual, digital e táctil. 
 
1. 1. 2 Escala 
 A escala de um mapa é a relação constante que existe entre as distâncias lineares 
medidas sobre o mapa e as distâncias lineares correspondentes, medidas sobre o terreno. As 
escalas podem ser: 
1) Numéricas: normalmente expressa por uma fração cujo numerados é a medida no 
mapa e o denominador é a medida correspondente no terreno, mantendo-se a mesma 
unidade. A escala de um mapa será, portanto, tanto menor quanto maior o denominador da 
referida fração ou vice versa. Por exemplo: a escala 1:2000 é maior que a escala 1:5000. 
As escalas tem sempre como numerador a unidade. Para calcular a escala basta dividir 
ambos os termos da fração pelo numerador. Assim, a escala 1:25000 significa que: 
- 1 m na carta corresponde a 25.000m (25 km) no terreno; 
- 1 cm na carta corresponde a 25.000 cm (250 m) no terreno; 
- 1 mm na carta corresponde a 25.000 mm (25 m) no terreno. 
 
2) Gráfica: A escala gráfica é um ábaco formado por uma linha graduada, dividida 
em partes iguais, cada uma delas representando a unidade de comprimento escolhida para o 
terreno ou um dos seus múltiplos. É indispensável nas cópias heliográficas ou xerográficas 
de mapas, devido as deformações presentes nestes métodos de reprodução. 
 
1. 1. 3 Projeções 
1. 1. 3. 1 Projeções Cartográficas 
 A confecção de uma carta exige, antes de tudo, o estabelecimento de um método, 
segundo o qual, a cada ponto da superfície da Terra corresponda um ponto da carta e vice-
versa. 
 Diversos métodos podem ser empregados para se obter essa correspondência de 
pontos, constituindo os chamados “sistemas de projeções”. 
 A teoria das projeções compreende o estudo dos diferentes sistemas em uso, 
incluindo a exposição das leis segundo as quais se obtêm as interligações dos pontos de um 
superfície (Terra) com os da outra (carta). 
 São estudados também os processos de construção de cada tipo de projeção e sua 
seleção, de acordo com a finalidade em vista. 
 O problema básico das projeções cartográficas é a representação de uma superfície 
curva em um plano. Em termos práticos, o problema consiste em se representar a Terra em 
um plano. A forma de nosso planeta é representada, para fins de mapeamento, por um 
elipsóide (ou por uma esfera, conforma a aplicação) que é considerada a superfície de 
referência a qual estão relacionados todos os elementos que desejamos representar 
(elementos obtidos através de determinados levantamentos). 
 Podemos ainda dizer que não existe nenhuma solução perfeita para o problema, e 
isto pode ser rapidamente compreendido se tentarmos fazer coincidir a casca de uma laranja 
com a superfície plana de uma mesa. Para alcançar um contato total entre as duas 
superfícies, a casca da laranja teria de ser distorcida. Embora esta seja uma simplificação 
grosseira do problema das projeções cartográficas, ela expressa claramente a 
impossibilidade de uma solução perfeita (projeção livre de deformações). Poderíamos 
então, questionar a validade deste modelo de representação já que seria possível construir 
representações tridimensionais do elipsóide ou da esfera, como é o caso do globo escolar, 
ou ainda expressá-lo matematicamente, como fazem os geodesistas. Em termos teóricos 
esta argumentação é perfeitamente válida e o desejo de se obter uma representação sobre 
uma superfície plana é de mera conveniência. Existem algumas razões que justificam esta 
postura, e as mais diretas são: o mapa plano é mais fácil de ser produzido e manuseado. 
 Podemos dizer que todas as representações de superfície curvas em um plano 
envolvem: “extensões” ou “contrações” que resultam em distorções ou “rasgos”. Diferentes 
técnicas de representação são aplicadas no sentido de se alcançar resultados que possuam 
certas propriedades favoráveis para um propósito específico. 
 A construção de um sistema de projeção será escolhido de maneira que a carta 
venha a possuir propriedades que satisfaçam as finalidades impostas pela suautilização. 
 O ideal seria construir uma carta que reunisse todas as propriedades, representando 
uma superfície rigorosamente semelhante à superfície da Terra. Esta carta deveria possuir 
as seguintes propriedades: 
1. Manutenção da verdadeira forma das áreas a serem representadas (conformidade); 
2. Inalterabilidade das áreas (equivalência); 
3. Constância das relações entre as distâncias dos pontos representados e as distâncias 
correspondentes (eqüidistância). 
Essas propriedades seriam facilmente conseguidas se a superfície da Terra fosse 
plana ou uma superfície desenvolvível. Como tal não ocorre, torna-se impossível a 
construção da carta ideal, isto é, da carta que reunisse todas as condições desejadas. 
A solução será, portanto, construir uma carta que, sem possuir todas as condições 
ideais, possua aquelas que satisfaçam a determinado objetivo. Assim, é necessário ao se 
fixar o sistema de projeção escolhido considerar a finalidade da carta que se quer construir. 
 
1. 2 MÉTODOS PARA OBTENÇÃO DE UMA BASE CARTOGRÁFICA 
 A determinação da utilização de um método ou outro depende: 
1. Da extensão da área a ser mapeada; 
2. Do objetivo do mapa; 
3. Dos recursos financeiros disponíveis para contratá-los. 
Os métodos mais empregados na obtenção de mapas podem ser classificados de 
uma maneira geral como: 
1. Levantamentos terrestres; 
2. Sensoriamento remoto; 
3. Levantamentos aéreos 
4. Digitalização. 
 
1. 2. 1 Levantamento terrestre 
 São aqueles conduzidos sobre a superfície terrestre, ou seja, a estação de observação 
e os métodos utilizados são terrestres. 
 Para a realização destes levantamentos, e dependendo da precisão que se deseja 
atingir, faz-se uso de equipamentos tipo teodolitos e/ou níveis (convencionais ou 
eletrônicos), estações totais, distanciômetros e GPS (Global Position System). 
 Os levantamentos terrestres podem ser classificados, segundo os objetivos, da 
seguinte maneira: 
1. Levantamento geodésico; 
2. Levantamento topográfico; 
3. Levantamento cadastral. 
 
1.2.1.1 Levantamentos geodésicos 
São as observações de campo executadas tendo em vista a geodesia, ciência que 
visa determinar o tamanho, a forma e o campo gravitacional da Terra. Tais observações 
necessitam da mais alta acuracidade possível para serem consideradas de valor científico. 
 
1.2.1.2 Levantamentos topográficos 
São os levantamentos em que a superfície média da Terra é considerada plana, a 
direção da linha de prumo é considerada a mesma em todos os pontos do levantamento e os 
ângulos também são considerados planos. 
 
1.2.1.3 Levantamentos cadastrais 
Caracterizam-se pela determinação e representação da posição dos limites de 
propriedades urbanas ou rurais, bem como, de todos os detalhes possíveis, dentro de uma 
escala adequada, normalmente para fins de registro. 
 
 
 
 
1. 2. 2 Sensoriamento Remoto 
 De uma maneira geral, sensoriamento remoto é o nome atribuído aos métodos que 
utilizam tecnologias que detectam e avaliam os objetos sem o contato humano direto. 
 Os levantamentos que se utilizam desta tecnologia são os aerofotogramétricos e os 
orbitais. 
 
1. 2.2.1 Levantamentos Aerofotogramétricos 
Geram basicamente três tipos de bases cartográficas: 
1) mapas analógicos ou convencionais 
2) mapas digitais 
3) ortofotocartas 
O processo está baseado na coleta de informações a partir de câmaras fotográficas 
especiais, instaladas a bordo de aeronaves. Estes levantamentos envolvem as seguintes 
etapas: 
 
1.2.2.1.1 Recobrimento Aerofotogramétrico 
O planejamento do vôo: o planejamento da cobertura fotográfica de uma região 
depende inicialmente da finalidade do projeto a ser executado, sendo que a sua realização 
está sujeita a uma série de limitações devido às condições atmosféricas: bruma, nuvens, 
altura do sol e outras. 
O sucesso de um projeto depende da boa qualidade das fotografias tomadas, bem 
como, da adequação aos demais recursos disponíveis. 
A cobertura fotográfica de uma região deve ser realizada de modo que a área de 
superposição longitudinal, ou entre fotos consecutivas, não seja inferior a 50%, 
assegurando a visão tridimensional da área. Comumente, estabelece-se 60% de 
superposição longitudinal e 30% de superposição lateral ou enter faixas, para garantir o 
recobrimento total da região e obter estereoscopia. Para o caso das ortofotocartas, o 
recobrimento longitudinal deve ser de 80%. 
 
 
 
1.2.2.1.2 O Processamento das Imagens 
Os filmes são levados ao laboratório fotográfico para a revelação, copiagem das 
fotos alternadas e montagem das faixas de vôo para análise e verificação da necessidade ou 
não de revôos de falhas. 
 
1. 2. 2. 1. 3 Fotografias Aéreas 
As fotografias aéreas são bastante empregadas em trabalhos de fotointerpretação e 
atualização de cartas topográficas já existentes, podendo ser utilizada em combinação com 
as cartas ou, em casos específicos, substituindo-as. 
Num mapeamento aerofotogramétrico há uma seleção dos elementos do terreno que 
serão representados na carta, pois, representar todos os detalhes iria sobrecarregá-las 
prejudicando sua interpretação. As fotografias aéreas se constituem num riquíssimo 
armazém de informações cartográficas, geográficas, geológicas, etc., pois são a 
representação fiel do terreno por elas registrado. 
As fotografias aéreas mais empregadas em mapeamento são as verticais, tomadas 
com o eixo ótico da câmara perpendicular ao terreno, possuem uma escala média quase 
constante em toda a sua extensão. 
• Fotointerpretação e fotoidentificação 
Através de exames sistemáticos das imagens, os elementos são identificados nas 
suas categorias: 
• Natureza; 
• Limites e relações com o meio; 
• Análise qualitativa e quantitativa 
 
A fotointerpretação se desenvolve em duas fases: 
1. Na constatação com identificação de sinais conhecidos e traduzidos de objetos 
diretamente visíveis; 
2. Na detecção dos objetos e suas relações através de análise metódica e sistemática. 
Na fotointerpretação, o mais importante em relação aos trabalhos cartográficos nem 
sempre é a identificação de detalhes isolados do terreno, mas sim, a procura de estruturas e 
seu relacionamento. 
• Planejamento e medição do apoio terrestre 
O apoio terrestre é formado por um conjunto de pontos cujas posições são 
conhecidas em relação a um sistema de coordenadas previamente estabelecido e cujas 
imagens possam ser identificadas nas fotografias. 
 Os pontos de apoio, como são comumente denominados em fotogrametria, 
fornecem um meio para orientar ou referenciar a fotografia aérea no terreno. Tais pontos 
são classificados em pontos de apoio horizontal e apoio vertical. 
 A finalidade do apoio terrestre é a fototriangulação, procedimento este que 
determina as coordenadas de pontos auxiliares em cada modelo esteroscópico (área de 
superposição entre duas fotos consecutivas a partir de modelagem matemática). 
 
1. 3 SISTEMA GEODÉSICO BRASILEIRO 
 Como sistema de referencia planimétrico (φλ) padrão no Brasil existe a Rede 
Nacional de Triangulação Geodésica e, para a determinação do apoio altimétrico (h), parte-
se de pontos de altitudes conhecidas, denominados Referências de Nível (RN). 
 Nestes pontos as equipes de campo iniciam seus trabalhos utilizando aparelhos de 
medição tais como teodolitos e distanciômetros eletrônicos, níveis de 1a ordem e 
rastreadores de satélites (GPS). 
 O sistema de referência geodésico é definido a partir de um conjunto de pontos 
geodésicos implantados na superfície terrestre delimitada pelas fronteiras do país. Constitui 
no referencial único para a determinação de coordenadas ealtitudes. Caracteriza-se por um 
datum altimétrico e um elipsóide de referência. 
 
1. 3. 1 Datum Planimétrico 
 Ponto de referência geodésico que representa a base dos levantamentos horizontais, 
dos quais são conhecidos cinco parâmetros: 
1. Ponto no terreno; 
2. Altura geoidal; 
3. Elipsóide de referência; 
4. Coordenadas astronômicas; 
5. Azimute de uma direção. 
 
1. 3. 2 Datum Altimétrico 
É um ponto fixo fundamental, solidamente materializado, cuja altitude foi 
determinada em relação ao nível de mar, fixada preliminar ou definitivamente. É utilizada 
como ponto de partida e referência às altitudes determinadas nos nivelamentos. O datum 
altimétrico utilizado no Brasil está situado na Baía de Imbituba (SC). 
 
1. 3. 3 Datum Sul- Americano de 1969 (SAD-69- South American Datum) 
 O datum adotado para uniformizar a rede de controle básico continental é destinado 
a todos os levantamentos de projetos de engenharia e operações cartográficas. Este ponto, 
conhecido como origem, está situado na localidade denominada Chuá (MG). 
 
1. 3. 4 Aerotriangulação 
 Este processo inicia-se com o planejamento da ligação entre modelos esteroscópicos 
e enter faixas de vôo através de pontos comuns. Consiste, portanto, em determinar, através 
de processos matemáticos, as coordenadas destes pontos comuns, no mesmo sistema de 
referência utilizado para os pontos de apoio terrestre. 
 
1. 4 SIMBOLOGIA CARTOGRÁFICA 
 Um mapa, sob o ponto de vista gráfico, é um conjunto de sinais e de cores que 
traduz as mensagens para as quais foi executado. Os objetos cartografados, materiais ou 
conceituais, são transcritos através de grafismos ou símbolos, que se encontram 
relacionados com a legenda no mapa. 
 
1. 5 RESTITUIÇÃO FOTOGRAMÉTRICA 
 Este processo consiste em utilizar um par esteroscópico (duas fotografias 
consecutivas) num aparelho restituidor. 
 Os procedimentos iniciais de uma restituição são denominados e orientação interna, 
relativa e absoluta do estereomodelo. Os objetivos são a recuperação da posição da 
aeronave no instante da tomada das fotos com o auxílio dos pontos fototriangulados e a 
orientação do modelo esteroscópico já formado em relação ao sistema de referência 
terrestre. 
 Posteriormente, o operador inicia a coleta dos dados percorrendo toda a área do 
modelo tridimensional, registrando as diversas feições presentes como arruamentos, 
edificações, divisas de lotes, vegetação, hidrografia, etc. 
 O registro destas informações pode ser: 
• Analógico, quando são transferidas diretamente para o papel através de pantógrafos ou 
• Digital, quando transferidas para um microcomputador através de interfaces e 
programas especialmente desenvolvidos para este fim, gerando arquivos magnéticos. 
 
1. 6 REAMBULAÇÃO 
É o processo de complementação dos serviços de restituição, realizado com a 
tomada in loco de certas informações os simplesmente utilizando-se cartas geográficas, 
com o objetivo de sanar dúvidas quanto à indefinição de certas feição contidas nas fotos. 
 
1. 7 EDIÇÃO GRÁFICA 
Executada apenas quando o processo de restituição é digital. Os arquivos são 
transferidos para as estações de trabalho onde são manipulados de forma a se transcrever 
informações provenientes da reambulação, eliminar dados inconsistentes, alterar possíveis 
detalhes incorretos e tornar os arquivos matemática e esteticamente perfeitos. 
 
1. 8 DESENHO FINAL 
Esta etapa é executada para ambos os processos de restituição. 
É executada manualmente quando o processo for analógico, a partir de copiagem 
em material estável, dos dados constantes da minuta ou original de restituição, 
acrescentando-se as informações da reambulação. 
É executada automaticamente por meio de plotters de mesa plana ou de rolo, 
quando o processo de restituição for digital. 
 
 
 
1. 9 PRECISÃO 
A precisão final dos levantamentos aerofotogramétricos é função da precisão obtida 
nas diversas etapas do método. Assim, a escolha dos pontos de apoio básico, os métodos 
para a determinação do apoio suplementar, a calibração da câmara fotográfica, a revelação 
e copiagem dos filmes, a perfuração dos diapositivos e a fototriangulação, são todos 
elementos determinantes da precisão dos produtos finais. 
 
1. 10 DIGITALIZAÇÃO 
A digitalização não é um processo de obtenção de bases cartográficas e sim a 
conversão e dados analógicos em dados digitais. Portanto, esta etapa pressupõe a existência 
de bases cartográficas convencionais (mapas impressos) que serão convertidas para meios 
digitais. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAPÍTULO 2 
2. INTRODUÇÃO AO SIG 
 
2. 1 DEFINIÇÃO 
O conceito se SIG mais difundido, apresenta-se como uma coleção organizada de 
hardware, software, dados geográficos e pessoal envolvido no trabalho, projetado para, 
capturar, armazenar, atualizar, manipular, analisar e apresentar todas as formas de 
informações referenciadas geograficamente. A seguir apresentam-se alguns conceitos de 
SIG, difundidos por pesquisadores da área: 
A definição de SIG ( segundo STAR & ESTES, 1990): é a união entre um sistema 
de banco de dados projetados para trabalhar com dados georeferenciados e um conjunto de 
operações que fornecem capacidade analítica para trabalhar com tais dados. 
GIS pode ser entendido como um sistema voltado para a coleta, armazenamento, 
recuperação, manipulação e apresentação de informação sobre entidades de expressão 
espacial e sobre o contínuo espacial, fazendo uso do computador. 
(Harvey, 1969) 
GIS é um conjunto automatizado de funções que oferecem capacidades avançadas 
para armazenar, recuperar, manipular e exibir dados localizados geograficamente (Ozemoy, 
Smith e Scherman, 1981) 
Uma definição ampla e universal aborda o SIG como sendo um sistema integrado 
para capturar, armazenar, manipular, analisar e exibir informações referentes as relações de 
natureza geográfica (Goodchild, 1985) 
 
2. 2 HISTÓRICO DO SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS 
A idéia de utilizar a geografia como uma ferramenta para integrar dados é a base 
dos Sistemas de Informações Geográficas. Este conceito foi formulado a cerca de 30 anos 
por um grupo de geógrafos e de outros técnicos. 
Muitas das inovações na aplicação das tecnologias á geografia e outras ciências 
começaram no final da década de 50. Nessa altura, vários modelos matemáticos e 
estatísticos começaram a ser desenvolvidos. Nos finais da década de 70, a primeira 
aplicação comercial de SIG ficou acessível. 
Todas as experiências com esta aplicação foram acompanhadas, pelo 
desenvolvimento dos micro computadores no início dos anos 80. Hoje, os SIG já são 
aplicados a variadas áreas, que vão desde estudos de mercado a planejamento urbanístico 
ou florestal. A crescente preocupação da opinião pública com as questões ambientais tem 
contribuído para a divulgação dos SIG ao público e para o crescimento de sua utilização. 
 
2. 3 CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÕES 
GEOGRÁFICAS : 
 1 – Integrar numa única base de dados as informações espaciais provenientes de diferentes 
fontes tais como dados cartográficos, dados de censo e de cadastro urbano e rural, imagens 
de satélite, redes e MNT’s; 
 
2- Combinar as várias informações através de algoritmos de manipulação para gerar 
mapeamentos derivados; 
 
3- Consultar, recuperar, visualizar, e desenhar o conteúdo da base de dados geocodificados. 
 
Figura 2.1: Interação entre a Informação Gráfica e a Descritiva 
 
 
 
2. 4 SISTEMAS RELACIONADOS AO SIG 
 
2. 4. 1 CAD 
O sistema CAD envolve a criação de desenhos e plantas técnicas. A sua capacidade 
analíticaé muito limitada, apesar do suporte a mapas, provém limitada utilidade para gerir 
e analisar grandes Bases de Dados. 
 
2. 4. 2 AM/FM 
Os sistemas AM/FM (Automated Mapping and Facilities Management ) são por muitos 
considerados como um tipo específico de SIG. São sistemas especializados para a gestão 
de Infra Estruturas. Permitem guardar e manipular informação em forma de mapa. A 
exceção para total uso desta tecnologia é que o sistema AM/FM não são utilizados para 
fazer análises espaciais e falta-lhe a estrutura topológica de dados do SIG. 
 
2. 5 ELEMENTOS QUE COMPÕE UM SISTEMA DE INFORMAÇÕES 
GEOGRÁFICAS 
 
2. 5. 1 Aquisição de dados: processo de identificação e levantamento dos dados 
necessários. Esta etapa é bastante demorada e dispendiosa da qual dependerá a acuracidade 
dos dados de entrada e consequentemente a confiabilidade dos produtos resultantes; 
 
2. 5. 2 Pré-processamento: envolve o tratamento dos dados capturados em seus diferentes 
formatos para serem devidamente armazenados em formato digital no banco de dados 
computacional; 
 
2. 5. 3 Gerenciador de banco de dados: módulo que governa a criação e o acesso as 
informações no banco de dados. Através dele se pode entrar, atualizar, excluir e recuperar 
os dados armazenados; 
 
2. 5. 4 Manipulação e Análise: trabalhando-se com os operadores analíticos sobre os 
componentes do banco de dados, pode-se gerar novas informações. Esta capacidade 
analítica é uma das grandes vantagens do sistema, uma vez que a congruência de 
informações pode levar a observações de fatos que poderiam não ser facilmente notados 
caso os dados fossem analisados em separado. Aqui cabe também a interação com os 
modelos matemáticos, que podem ser intensivamente utilizados para simular diferentes 
informações e gerar novas informações; 
 
2. 5. 5 Geração de Produtos: fase em que os produtos finais gerados pelo Sig são criados, 
como por exemplo: relatórios, gráficos e mapas temáticos. 
 
2. 6 DIFERENÇAS ENTRE CAD E GEOPROCESSAMENTO 
 
2. 6. 1 CAD 
• Limitado para operações analíticas; 
• São sistemas meramente gráficos; 
• Os dados são desenhos eletrônicos em coordenadas de papel; 
• Não armazenam a topologia de um mapa; 
 
2. 6. 2 SIG 
• Apresentam mecanismos de suporte a decisão; 
• Manipulam objetos Complexos; 
• Os dados devem ser sempre georeferenciados; 
• Armazena a topologia de um mapa; 
 
2. 7 APLICAÇÕES DE SIG 
Os SIG já estão sendo utilizados em instituições governamentais, empresas e em 
investigação num vasto leque de aplicações. 
Estes sistemas podem ser aplicados a: 
 
• Planejamento de Infra-Estrututras; 
• Gestão de instalações como: localização de cabos e tubagens subterrâneas, estudo de 
redes elétricas, planejamento de manutenção dessas instalações; 
• Análises Demográficas e estudos de mercado 
• Estudo de áreas com maior criminalidade; 
• Análise da localização de ocorrência de acidentes viários; 
• Análise de Recursos Ambientais; 
• Gestão de Recursos Naturais como: estudos do habitat de certos animais, estudo do 
trajeto de rios, planejamento do uso da terra, agricultura, estudo das florestas, etc; 
• Análise Arqueológica; 
• Gestão Pública de : aquisição de terrenos, qualidade da água, impacto de políticas 
ambientais, etc; 
• Análise de localização ideal de fábricas ou pontos estratégicos; 
• Análise Demográfica e consequentemente reestruturação de rotas de veículos de 
transporte; 
• Gestão, análise e planejamento de rotas e redes viárias; 
• Localização e contato imediato com carros; 
• Gestão de sistema viário. 
 
2. 8 MODELOS DE DADOS ESPACIAIS 
 
2. 8. 1 Modelo Vetorial 
Na estrutura dos dados vetoriais, todo elemento espacial é representado por uma série de 
vetores com coordenadas, representando objetos do mundo real. São representados por 
pontos linhas e polígonos que são os elementos que permitem a estrutura vetorial 
representar os dados de forma mais precisa uma vez que suas coordenadas estão em um 
espaço contínuo e possibilitam descrição exata de posição, tamanho e dimensão. 
 
2.8.1.1 Pontos – São objetos adimensionais e definidos para toda entidade geográfica que 
pode ser localizada por um par de coordenadas XY, é utilizado para representar a 
localização de um fenômeno geográfico, ou para representar uma feição do mapa que é 
muito pequena para ser mostrada como uma área ou linha. 
Exemplos: Dependendo da escala a localização de uma cidade; um ponto cotado(quando 
este além das coordenadas XY, tem-se o atributo Z); poços; etc. 
 
2.8.1.2 Linhas – Definida por no mínimo dois pares de coordenadas XY, sendo utilizada 
para representar feições do mapa com características lineares. 
Exemplos: rios; rodovias; linhas de costa; limites municipais; etc. 
 
2.8.1.3 Polígonos – Definidas por uma série de coordenadas (x,y), formando segmentos de 
linhas que fecham uma área e freqüentemente representam elementos de tem forma de 
áreas. 
Exemplos: lagos; bairros; bacias hidrográficas, etc. 
 
2.8.2 Modelo Raster 
Define-se o formato matricial ou varredura como um conjunto de células localizadas em 
coordenadas formando uma matriz. Cada célula é referenciada por índices de linha e coluna 
e contém um número representando o tipo ou valor do atributo mapeado. Os valores de 
cada pixel estão limitados num certo intervalo numérico, como por exemplo para imagens 
em 8 bits, ou números associados a classes no caso de imagens temáticas. 
 
2.8.3 Vantagens e Desvantagens das estruturas Vetorial e Matricial 
 
• As representações matricial e vetorial não são exatamente equivalentes para um mesmo 
dado havendo perda de precisão na transformação do formato vetorial para o formato de 
varredura. Estas perdas podem ser compensada pelo fato de que as operações de análise 
geográfica no domínio varredura serem mais eficientes. 
 
• A representação vetorial é a mais adequada para identificar objetos individualizáveis no 
terreno, onde se requer precisão. A representação varredura por sua vez é mais 
adequada para fenômenos e grandezas que variam continuamente no espaço. 
 
 
2. 9 TOPOLOGIA 
• Definida como a parte da matemática que estuda as propriedades geométricas que não 
variam mediante uma deformação, especificamente o relacionamento espacial entre os 
objetos, com, por exemplo, proximidade e vizinhança. A definição da topologia 
explicita os relacionamentos espaciais entre os objetivos através de um processo 
matemático. A topologia para um dado de modelo temático ou cadastral, resulta na 
criação dos polígonos armazenando as informações das linhas, nós e identificadores que 
os compõe, as linhas que são compartilhadas por diferentes polígonos e as vizinhanças 
e circunscrividade entre eles. 
 
• Topologia é um conjunto de técnicas que permitem perceber as relações espaciais 
inerentes ao posicionamento relativo dos objetos, independentemente de suas 
dimensões ou coordenadas exatas. Relações de continência (contém/ contido), 
Adjacência (vizinho a /ao lado de) e conexão (conectado a, ligado a, relacionado com) 
são deduzidas com base em técnicas de topologia. (ROHM) 
 
2. 10 BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS 
Um SIG é um banco de dados cartográficos construído em torno de um modelo 
híbrido. Ele organiza dados geográficos usando um modelo georrelacional e topológico. 
(ESRI, 1992). 
Isso Facilita o manuseio eficiente de duas classes genéricas da dados espaciais: os 
dados de localização, que descrevem graficamente a localização e a topologia da 
característica (ponto, linha e polígono), e os dados de atributos, que descrevem as 
características dessas feições.Figura 2.2: Modelo topológico 
 
O Banco de Dados Geográficos de um SIG é uma coleção de dados espaciais e de dados 
descritivos, relacionados e organizados, para armazenamento e recuperação eficiente de 
dados pelos usuários. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAPÍTULO 3 
3. GPS (GLOBAL POSITIONING SYSTEM) 
 
3. 1 HISTÓRICO 
 Em 1978 foi iniciado o rastreamento dos primeiros satélites NAVSTAR 
(“Navigation System With Timing And Ranging”), dando origem ao GPS como é hoje 
conhecido. No entanto, somente na Segunda metade da década de 80 é que o GPS se tornou 
popular, depois que o sistema foi aberto para o uso civil e de outros países, já que o projeto 
foi desenvolvido para aplicações militares. Além disso, o avanço tecnológico no campo da 
micro informática permitiu aos fabricantes de rastreadores produzir receptores GPS que 
processassem no próprio receptor os códigos de sinais recebidos do rastreador. 
 
3. 2 REFERÊNCIA 
 O sistema geodésico adotado para referência é o World Geodetic System e 
1984 (WGS-84). Isto acarreta que os resultados dos posicionamentos realizados com o GPS 
referem-se a esse sistema geodésico, devendo ser transformados para o sistema SAD-69, 
adotado no Brasil, através de metodologia própria. Ressalta-se que o GPS fornece 
resultados de altitude elipsoidal, tornando obrigatório o emprego do Mapa Geoidal do 
Brasil, produzido pelo IBGE, para a obtenção de altitudes referenciadas ao geóide (nível 
médio dos mares). 
 
3. 3 O SISTEMA GPS 
O sistema de GPS subdivide-se em três segmentos: 
 
3. 3. 1 Segmento espacial (A constelação GPS) 
O segmento espacial do GPS prevê cobertura mundial de tal forma que em qualquer 
parte do globo, incluindo os pólos, existam pelo menos 4 satélites visíveis em relação ao 
horizonte, 24 horas ao dia. Em algumas regiões da Terra é possível a obtenção e 8 ou mais 
satélites visíveis ao mesmo tempo. 
A constelação de satélites GPS é composta por 24 satélites ativos que circulam a 
Terra em órbitas elípticas (quase circulares). A vida útil esperada de cada satélite é de cerca 
de 6 anos, mas existem satélites em órbita com mais de 10 anos e ainda em perfeito 
funcionamento. 
 
3. 3. 2 Segmento de Controle (Sistemas de controle) 
Compreende o Sistema de Controle Operacional, o qual consiste de uma estação de 
controle mestra, estações de monitoramento mundial e estações de controle de campo. 
• Estação mestra: Localiza-se na base FALCON da USAF em Colorado Springs- 
Colorado. Esta estação, além de monitorar os satélites que passam pelos EUA, reúne os 
dados das estações de monitoramento e de campo, processando-os e gerando os dados 
que efetivamente serão transmitidos aos satélites. 
• Estações de monitoramento: Rastreiam continuamente todos os satélites da 
constelação NAVSTAR, calculando suas posições a cada 1,5 segundos. Através de 
dados meteorológicos, modelam os erros de refração e calculam suas correções, 
transmitidas aos satélites e através destes, para os receptores de todo o mundo. 
Existem quatro estações, além da mestra: 
- Hawai; 
- Ilha de Assención, no Atlântico Sul; 
- Diego Garcia, no Oceano Índico; 
- Kwajalein, no Pacífico. 
 
• Estações de campo: Estas estações são formadas por uma rede de antenas de 
rastreamento dos satélites NAVSTAR. Tem a finalidade de ajustar os tempos de 
passagem dos satélites, sincronizando-os com o tempo da estação mestra. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 3. 3 Segmento do Usuário 
O segmento dos usuários está associado às aplicações do sistema. Refere-se a tudo que se 
relaciona com a comunidade usuária, os diversos tipos de receptores e os métodos de 
posicionamento por eles utilizados. 
. 
 Figura 3.1: Segmentos que compõem o sistema GPS: Segmento Espacial, Segmento 
de Controle e o Segmento do Usuário 
 
3. 4 MÉTODOS DE POSICIONAMENTO 
- Absoluto (Ponto isolado): este método fornece uma precisão de 100 metros. 
- Diferencial: As posições absolutas, obtidas com um receptor móvel, são 
corrigidas por outro receptor fixo, estacionado num ponto de coordenadas 
conhecidas. Esses receptores comunicam-se através de link de rádio. Precisão de 
1 a 10 metros. 
- Relativo: É o mais preciso. Utilizado para aplicações geodésicas de precisão. 
Dependendo da técnica utilizada (estático, cinemático ou dinâmico), é possível 
obter-se uma precisão de até 1 ppm. Para aplicações científicas, por exemplo, o 
estabelecimento da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo- RBMC, essa 
precisão é de 0,1 ppm. 
 
3. 5 EQUIPAMENTOS 
 Atualmente existe uma gama muito grande de receptores GPS. De um modo 
geral, podemos classificá-los em receptores geodésicos e de navegação. 
 Os receptores de navegação trabalham apenas com o código, ou seja, usam 
como observável apenas as pseudo- distâncias. Os receptores geodésicos observam pseudo- 
distâncias e também a fase das portadoras. Portanto, em princípio todo receptor geodésico 
pode fazer navegação, mas os instrumentos de navegação não tem a precisão que a 
geodésia requer. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAPÍTULO 4 
4. SENSORIAMENTO REMOTO 
4. 1 DEFINIÇÃO 
 O sensoriamento remoto é definido por Lillesand & Kiefer (1987) como “ ... a 
ciência e arte de receber informações sobre um objeto, uma área ou fenômeno pela análise 
dos dados obtidos de uma maneira tal que não haja contato direto com este objeto, esta área 
ou este fenômeno“. Para se obter estas informações, usa-se um meio que, neste caso, é a 
radiação eletromagnética, supondo que esta possa chegar direitamente ao sensor. Isto, no 
entanto, não é possível em todas partes do espectro eletromagnético, porque a 
transmissividade atmosférica é variável para os diversos comprimentos de onda. 
 
4. 2 HISTÓRICO 
 A historia do Sensoriamento Remoto é um assunto bastante polêmico. Alguns 
autores relacionam sua origem ao desenvolvimento dos sensores fotográficos. O Manual of 
Remote Sensing (ASP- American Society of Photogrammetry- 1975) divide a história do 
Sensoriamento Remoto em dois períodos principais: o de 1860 a 1960, no qual era baseado 
em fotografias aéreas e o período de 1960 aos dias atuais, caracterizado pela multiplicidade 
de sistemas sensores, enfatizando aos sistemas orbitais. 
 O texto a seguir é um resumo contendo algumas datas de eventos relacionados ao 
relacionados ao desenvolvimento do sensoriamento remoto. 
 1822- Desenvolvimento da teoria sobre a luz (espectro eletromagnético), Newton: 
decomposição da luz branca, Herschel: radiação infravermelho, Niepce: primeira imagem 
fotográfica utilizando uma câmara primitiva e papel quimicamente sensibilizado. 
 1858- Primeira fotografia aérea tirada a bordo de um balão, Tournachon (Paris); 
utilização de pipas para fotografar São Francisco (USA); primeira imagem aérea de um 
balão nos EUA. 
 1903- Desenvolvimento de mecanismo de exposição automática e produção de 
câmaras aéreas leves com negativos de 38mm, possibilitando a tomada de fotografias 
aéreas por pombos. 
 1909- Desenvolvimento de aviões- tomadas de fotografias aéreas: Wright 
 1931- Conhecimento sobre o comportamento espectral dos objetos da superfície 
terrestre, desenvolvimento de filme infravermelho: Stevens (USA). 
 1947- Aperfeiçoamento e intensificação de pesquisas sobre comportamento 
espectral- Krinov (URSS). 
 1961- Aperfeiçoamento de foguetes de lançamento após a Segunda guerra, primeira 
fotografia orbital MA-4 Mercury (NASA), reconhecida a utilidade para recursos naturais, 
aprovado programa GEMINI (aquisição de fotos da superfície terrestre, levantamentos 
repetitivos). 
 1972- Julho: primeirosatélite de recursos naturais colocado em órbita: Landsat1 (na 
época o ERST- 1- Earth Resource Technology Satellite) pela NASA. 
 1975- Landsat 2; 1978- Landsat 3; 1982- Landsat 4 
 1983- Desenvolvimento dos detectores mais sensíveis e equipamentos ópticos mais 
precisos, desenvolvimento da mecânica orbital, de microprocessadores e soluções para 
armazenagem e transmissão de dados a grandes distâncias. 
 1984- Landsat 5; 1986- SPOT 1; 1988- NOAA- 11 e IRS- 1A 
 1990- SPOT 2; 1991- ERS-1, NOAA 12 e IRS-1B 
 1992- JERS 1 
 1993- Spot 3; Lançamento e perda do Landsat 6 
 1994- IRS-P2; RESURS-1; 1995- IRS1C, RADARSAT; 1996- IRS-P3 
 1999- CBERS 1 (satélite sino brasileiro), IKONOS 
 
4. 3 SR COMO SISTEMA DE AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÕES 
O sistema de aquisição de informações por sensoriamento remoto pode ser considerado 
como um conjunto de subsistemas que atuam simultaneamente para coletar e analisar 
informações sobre a superfície terrestre. Este sistema é composto por: 
• Sistemas sensores: são os equipamentos que focalizam e registram a radiação 
eletromagnética proveniente de um objeto; 
• Sistemas de processamento de dados: convertem o dado bruto produzido pelo 
sensor em produtos possíveis de serem interpretados e convertidos em 
informação; 
• Sistemas de análise: incluem todas as ferramentas que permitem integrar as 
informações derivadas de sensoriamento remoto a outras informações 
ambientais, dentre as quais destacam- se os sistemas de geoprocessamento, com 
ênfase nos sistemas de informação geográfica- SIG). 
Para que os sistemas sensores atinjam seu objetivo (coleta de dados) certas 
condições devem ser satisfeitas: 
• Existência de uma fonte de radiação; 
• Propagação da radiação pela atmosfera; 
• Incidência da radiação eletromagnética sobre a Terra; 
• Interações com os objetos, substâncias, feições ou fenômenos; 
• Retorno da energia em forma de ondas refletidas; 
• Captação e registro da energia refletida pelos detectores dos sensores. 
 
4. 4 ELEMENTOS DO SR 
 
4. 4 1 Radiação Eletromagnética 
 A energia eletromagnética é o meio através do qual a informação é transmitida do 
objeto ao sensor. A informação pode ser codificada em termos da freqüência, intensidade e 
polarização da onda eletromagnética. Como a radiação eletromagnética se propaga à 
velocidade da luz, quanto maior a sua freqüência, menor o seu comprimento de onda. As 
radiações de alta freqüência e pequeno comprimento de onda possuem níveis de energia 
mais elevado que as de baixa freqüência, portanto, as interações enter a radiação 
eletromagnética e os objetos variam ao longo do espectro eletromagnético. 
 A radiação eletromagnética pode ser caracterizada pelo comprimento de onda (ou 
freqüência da radiação), pela intensidade da radiação e por sua polarização. O comprimento 
de onda representa a distância entre dois pontos de igual intensidade do campo elétrico (ou 
magnético) ao longo da direção de propagação. 
 O espectro eletromagnético corresponde a um intervalo contínuo de energia, em 
comprimentos de onda que variam de angstrons (raios gama, x e ultravioleta) a quilômetros 
(ondas de rádio), a velocidade da luz. O Sol é a principal fonte de energia eletromagnética 
disponível para o sensoriamento remoto da superfície terrestre. Seu pico de emissão de 
energia eletromagnética está entre 0,4 e 0,7 µm, que é a porção visível do espectro 
eletromagnético. 
 
 
Figura 4.1: Curva de reflectância típica de uma folha verde sadia na faixa óptica do 
espectro eletromagnético 
Fonte: Souza (1997,p.13) 
 
 A atmosfera é opaca em diversas regiões do espectro eletromagnético. A radiação 
com comprimentos de onda inferiores a 0,3 µm praticamente não ultrapassam a atmosfera. 
Características de transmissão atmosférica fazem com que raramente se usem sensores que 
operam em faixas de comprimento de onda inferiores a 0,4 µm. Para comprimentos de onda 
entre 0,4 µm e 2,5 µm, a energia usada para o sensoriamento remoto dos recursos terrestres 
é o fluxo solar refletido (regiões do visível e infravermelho) e para comprimentos de onda 
maiores que 6 µm, a energia utilizada é o fluxo termal (região do termal) emitido pela 
superfície terrestre. Na região das microondas, os sistemas sensores operam com radiação 
própria emitida e refletida pela superfície terrestre (radiação produzida por circuitos 
eletrônicos). 
 
 
4. 4. 2 SISTEMAS SENSORES 
 
4. 4. 2. 1 Resolução 
É a medida da habilidade que o sistema sensor possui em distinguir objetos que 
estão próximos espacialmente ou respostas que são semelhantes, espectralmente. 
 
4. 4. 2. 2 Resolução espacial 
Mede a menor separação angular ou linear entre dois objetos. Ex: um sistema de 
resolução de 30 m (Landsat) significa que os objetos distanciados de 30m serão em geral 
distinguidos pelo sistema. Assim, quanto menor a resolução espacial, maior o poder 
resolutivo, ou seja, maior o seu poder de distinguir enter objetos muito próximos. 
 
4. 4. 2. 3 Resolução espectral 
refere-se às larguras das faixas espectrais e número de faixas do sensor. 
 
4. 4. 2. 4 Resolução temporal (repetitividade) 
É o tempo enter as aquisições sucessivas de dados de uma mesma área. 
 
4. 4. 2. 5 Aquisição de dados em sensoriamento remoto 
 É o procedimento pelos quais os sinais são detectados, gravados e 
interpretados. A detecção da energia eletromagnética pode ser obtida de duas formas: 
- Fotograficamente: o processo utiliza reações químicas na superfície de um 
filme sensível a luz para detectar variações de imagem dentro de uma câmara e 
registrar os sinais detectados gerando uma imagem fotográfica. 
- Eletronicamente: o processo eletrônico gera sinais elétricos que correspondem 
às variações de energia provenientes da interação enter a energia 
eletromagnética e a superfície da Terra. Esses sinais são transmitidos às estações 
de captação onde são registrados geralmente numa fita magnética, podendo 
depois ser convertidos em imagem. 
 
4. 4. 2. 6 Classificação quanto aos sensores 
A) Quanto aos modelos operantes 
• Ativos: possuem sua própria fonte de radiação, a qual incide em um alvo, 
captando em seguida o seu reflexo. Ex: radar; 
• Passivos: registra irradiações diretas ou refletidas de fontes naturais. Dependem 
de uma fonte de radiação externa para que possam operar. Ex: câmara 
fotográfica. 
B) Quanto ao tipo de transformação sofrida pela radiação detectada: 
• Não imageador: não fornecem uma imagem da superfície sensoriada e sim 
registros na forma de dígitos ou gráficos; 
• Imageador: fornecem mesmo por via indireta, uma imagem da superfície 
observada através do sistema de quadros ou sistema de varredura. 
• Sistema de quadros: Adquirem a imagem da cena em sua totalidade 
num mesmo instante; 
• Sistema de varredura: A imagem da cena é formada pela aquisição 
seqüencial de imagens elementares do terreno ou elementos de resolução 
(pixels). 
 
4. 5 SISTEMAS SENSORES ORBITAIS 
 
4. 5.1 LANDSAT 
O Landsat-7 ETM+, lançado em abril de 1999 é o sétimo de uma série de satélites 
para monitoramento e observação da Terra. Este satélite possui as mesma características de 
seus antecessores, mas com algumas inovações: uma banda pancromática com resolução 
espacial de 15 metros; um canal infra vermelho termal com resolução espacial de 60 metros 
e uma calibração radiométrica absoluta de 5 % “on board”. 
A plataforma do Landsat-7 ETM+ opera a uma altitude de 705 Km, em órbita 
quase-polar, sol-síncrona, imageando uma faixa de 185 Km com repetição a cada 16 dias. 
O sensor ativo a bordo é o Enhanced Thematic Mapper (ETM+), com 6 bandas ópticas 
(azul, verde, vermelho, infravermelho próximo e duas no infravermelhomédio; 0,45-2,35 
µm), de resolução espacial de 30 metros, uma outra banda no infravermelho termal 10,4-
12,5 µm, com 60 metros de resolução, e uma terceira banda pancromática (0,52-0,90 µm) 
com 15 metros de resolução. 
 
 LANDSAT ETM+ 
RESOLUÇÃO NO SOLO 30 m, 60m (termal) e 15m (pan) 
DIMENSÃO DE UMA CENA 185 km x 185 km 
PROPRIEDADES ESPECTRAIS 8 canais espectrais 
 
 
Figura 4.2: Imagem Landsat 7 ETM+ 15 m da região de Piraí do Sul- PR 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. 5. 2 SPOT 
 
O programa francês SPOT possui, até o presente momento, três satélites lançados 
com sensores idênticos ordenados dois à dois, um ao lado do outro e que podem ser 
operados independentemente, um do outro. Com o SPOT é possível a observação 
estereoscópica de dados através da rotação dos sensores, necessária para produção de cartas 
topográficas e modelo digital do terreno. Também a taxa de repetição não está restrita à 26 
dias do ciclo de revolução mas diminui na dependência da latitude geográfica. 
 
O satélite mais recente é o SPOT 4, lançado em 1998 dispõe de dois sensores ópticos, 
um multiespectral (3 canais) e o outro pancromático (1 canal–imagem branca e preta) que 
levantam toda a superfície da Terra em 26 dias. Através da possibilidade de rotação dos 
sensores de ambos satélites, pode-se atingir uma taxa de repetição da imagem de até 3 dias. 
As peculiaridades do satélite francês são: 
 
• Possibilidade de programação dos satélites (isto poderá ser mais vantajoso para grandes 
áreas). 
• Possibilidade de imagens estereoscópicas ( duas imagens de diferentes ângulos de 
tomada e, aproximadamente, ao mesmo tempo – para produção de modelo digital do 
terreno). 
 SPOT MULTIESPECTRAL SPOT 
PANCROMÁTICO 
RESOLUÇÃO NO SOLO 20 m 10m 
DIMENSÃO DE UMA CENA 60 Km x 60 Km 60 Km x 60 Km 
PROPRIEDADES ESPECTRAIS 3 canais espectrais visíveis + 
infravermelho 
1 canal pancromático 
 
 
 
 
 
 
 Figura 4.3: Imagem Spot PAN 10m da cidade do Rio de Janeiro, RJ. 
 
4. 5. 3 CBERS 
O satélite CBERS (China Brasil Earth Resources Satellite) é fruto da cooperação 
entre Brasil e China. Ele foi lançado em 1999, projetado para cobertura global contendo 
câmaras para observação óptica e um sistema de coleta de dados ambientais. 
Possui três tipos de sistemas sensores de coleta de dados de sensoriamento remoto 
para recursos naturais: o sensor CCD, o IR-MSS e o WFI. 
 
A) Imageador de Largo Campo de Visada (WFI - Wide Field Imager): 
O WFI imageia uma faixa de 890 km de largura, fornecendo uma visão sinótica com 
resolução espacial de 260 x 260 m. Em cerca de 5 dias obtém-se uma cobertura completa 
do globo em duas bandas espectrais centradas em: 0,66µm (vermelho) e 0,83µm 
(infravermelho próximo 
Por problemas técnicos o WFI deixou de operar pouco tempo depois do lançamento; 
entretanto fará parte da carga útil do CBERS-2 a ser lançado em 2001. 
 
Características do WFI 
Bandas Espectrais 0,63 - 0,69 µm (vermelho) 
0,77 - 0,89 µm (infra-vermelho 
Campo de Visada 60º 
Resolução espacial 260 x 260 m 
Largura da faixa imageada 890 km 
Resolução temporal 5 dias 
 
 Figura 4.4: Imagem Cbers WFI da represa de Itaipú- PR. 
 
B) Câmara CCD de alta resolução (CCD - High Resolution CCD Camera): 
A câmara CCD fornece imagens de uma faixa de 113 km de largura, com uma 
resolução de 20 m. Esta câmara tem capacidade de orientar seu campo de visada dentro de 
± 32 graus, possibilitando a obtenção de imagens estereoscópicas de uma certa região. 
Além disso, qualquer fenômeno detectado pelo WFI pode ser focalizado pela 
Câmara CCD através do apontamento apropriado de seu campo de visada, no máximo a 
cada 3 dias. 
Opera em 5 faixas espectrais incluindo uma faixa pancromática de 0,51 a 0,73 µm. 
As duas faixas espectrais do WFI são também empregadas na câmara CCD para permitir a 
combinação dos dados obtidos pelas duas câmaras. São necessários 26 dias para uma 
cobertura completa da Terra com a câmara CCD. 
 
Características do Instrumento Imageador CCD 
Bandas espectrais 0,51 -0,73 µm (pan) 
0,45 - 0,52 µm (azul) 
0,52 - 0,59 µm (verde) 
0,63 - 0,69 µm (vermelho) 
0,77 - 0,89 µm (infravermelho próximo) 
: Campo de Visada 8,3º 
Resolução espacial 20 x 20 m 
Largura da faixa imageada 113 km 
Capacidade de apontamento do espelho ±32º 
Resolução temporal 26 dias com visada vertical 
(3 dias com visada lateral) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Figura 4.5: Imagem Cbers CCD de Manaus-AM. 
 
 
C) Câmara de varredura no infravermelho (IR-MSS - Infrared Multispectral 
Scanner): 
A câmara de varredura IR-MSS tem 4 faixas espectrais e estende o espectro de 
observação do CBERS até o infravermelho termal. 
O IR-MSS produz imagens de uma faixa de 120 km de largura com uma resolução de 
80 m (160 m na banda termal). Em 26 dias obtém-se uma cobertura completa da Terra que 
pode ser correlacionada com aquela obtida através da câmara CCD. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Características do Instrumento Imageador IRMSS: 
Bandas espectrais 0,50 - 1,10 µm (pancromática) 
1,55 - 1,75 µm (infravermelho médio) 
2,08 - 2,35 µm (infravermelho médio) 
10,40 - 12,50 µm (infravermelho termal) 
Campo de Visada 8.8º 
Resolução espacial 80 x 80 m (160 x 160 m termal) 
Largura da faixa imageada 120 km 
Resolução temporal 26 dias 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAPÍTULO 5 
 
5. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS 
Por processamento digital de imagens entende-se a manipulação de uma imagem via 
computador, de modo que a entrada e a saída do processo sejam imagens, com o objetivo 
de melhorar o aspecto visual de certas feições estruturais, proporcionando maior facilidade 
na extração de informações (INPE/DPI, 2001). É uma análise digital das imagens que 
engloba uma série de técnicas de manipulação numérica dos dados contidos nas imagens 
digitais (Novo, 1992). 
 
5. 1 PRÉ-PROCESSAMENTO 
O pré-processamento refere-se ao processamento inicial dos dados brutos, com o 
objetivo de eliminar as alterações detectadas na imagem, incluindo a atenuação de 
distorções geométricas e radiométricas. 
 
5. 1. 1 CORREÇÃO RADIOMÉTRICA 
As imagens brutas, sem nenhum tipo de correção, possuem algumas distorções 
radiométricas que devem ser corrigidas antes de serem usadas. Há várias formas de 
degradação ou ruídos radiométricos presentes em uma imagem, provenientes da atenuação 
atmosférica ou do instrumento sensor. A correção radiométrica utiliza determinadas 
técnicas que modificam os números digitais originais com o objetivo de caracterizar as 
imagens no caso de uma recepção ideal (sem as distorções) (Chuvieco, 1990). 
 
5. 1. 2 CORREÇÃO ATMOSFÉRICA 
A radiância refletida e recebida pelo sensor é determinada principalmente pelas 
propriedades de reflectância e absorção dos componentes da superfície e pelo 
comportamento dos componentes da atmosfera (Huete, 1996). 
A atmosfera pode influir na resposta espectral de um determinado alvo de dois 
modos: pela absorção ou espalhamento da radiação. Em geral, a absorção subtrai os 
valores de brilho de energia radiante do alvo, enquanto o espalhamento adiciona valores à 
resposta original. (CROSTA, 1992). 
A correção do efeito atmosférico em dados de sensoriamento remoto pode ser feita 
através da utilização de modelos que simulam as propriedades ópticas da atmosfera, ou 
através do uso de alvos presentes na área imageada e que tenham reflectância conhecida, ou 
através de métodos que inferem a contribuição da atmosfera na radiância registrada na 
imagem a partir dasubtração da radiância observada em alvos escuros (Chen et. al., 1996). 
Segundo Crósta (1992), a mais simples e rápida técnica para minimizar os efeitos da 
atmosfera é a subtração de pixels escuros, pois requer somente informações contidas nos 
dados da imagem digital (Chavez, 1988). Esse tipo de correção envolve a subtração de um 
valor constante de DN da imagem inteira, supondo também um valor constante de neblina 
por toda a imagem (Chavez, 1988). 
Esse método parte da premissa de que há na imagem alguns poucos pixels pretos, 
decorrentes da ocorrência de sombras da topografia ou de nuvens, supondo que estes 
deveriam ter valor de DN igual a zero (Chavez, 1988), ou seja, de reflectância nula. Devido 
ao espalhamento atmosférico, os valores radiométricos encontrados nesses pixels são iguais 
à contribuição dos componentes aditivos da atmosfera (Chen et al., 1995), sendo esses os 
valores a serem subtraídos de cada imagem para atenuação do efeito atmosférico. 
 
5. 1. 3 CORREÇÃO GEOMÉTRICA 
A aquisição das imagens durante o imageamento da cena pode introduzir algumas 
distorções sistemáticas devido a diversas fontes de erro, tais como: rotação da Terra; taxa 
de varredura e campo de visada do sistema sensor; curvatura da Terra; e variações na 
altitude, atitude e velocidade da plataforma (Richards, 1986). A correção geométrica 
remove esses erros sistemáticos presentes nas imagens, transformando a imagem de modo 
que ela assuma as propriedades de escala e projeção de um mapa. 
O georeferenciamento é a técnica mais usada para corrigir tipos de distorções 
geométricas presentes nas imagens digitais, baseando-se em relações matemáticas entre a 
localização dos pontos na imagem e as coordenadas correspondentes desses pontos no 
terreno, via mapa (Richards, 1986). 
A adequação da correção é função da aquisição desses pontos comuns à imagem e 
mapa, denominados pontos de controle, considerando o número e a distribuição desses, 
utilizando-se geralmente cruzamentos de estradas e encontros de rios. 
A relação entre o ponto na imagem e mapa é definido geralmente por um polinômio 
simples, sendo necessário, no mínimo, 3 pontos para a função de ajuste de 1 o grau, 6 para 
a de 2 o grau e 10 para a de 3 o grau. 
Segundo Chuvieco (1990), o pixel da nova imagem se situa entre vários da imagem 
original, sendo os novos valores de brilho dos pixels reamostrados pelas técnicas: 
• Vizinho mais próximo: situa na imagem corrigida o valor do número digital 
(DN) do pixel mais próximo na imagem original, acarretando menor alteração 
dos DN originais; 
• Interpolação bilinear: valor do novo pixel a partir da média de DN dos 4 pixels 
mais próximos na imagem original; 
• Convolução cúbica: considera os DN dos 16 pixels mais próximos. 
Desta forma, as imagens ocupam uma certa posição no espaço, podendo ser 
integradas com mapas e outras informações. 
 
5. 2 REALCE 
A interpretação de imagens é, muitas vezes, dificultada pelas degradações inseridas 
nos processos de geração e visualização da imagem. As técnicas de realce visam melhorar a 
qualidade visual destas imagens e enfatizar alguma característica de interesse para uma 
aplicação específica. 
Serão considerados dois tipos de transformações de nível de cinza: 
 A) Modificação na escala de cinza- Contraste: A manipulação do contraste de 
uma imagem tem como objetivo melhorar a sua qualidade visual. Esse processo não 
aumenta a quantidade de informação contida na imagem, apenas torna mais fácil a sua 
percepção. 
Os sensores são capazes de discretizar os valores recebidos da cena em um intervalo 
máximo que vai de 0 até 255 (8 bits = 256 possíveis valores). Devido à má iluminação, 
defeitos do sensor ou mesmo às características da cena, o intervalo de valores de 
intensidade ocupados pelos pixels, presentes em uma imagem, pode ser muito menor que 
esse intervalo máximo. Diz-se então que a imagem possui baixo contraste, o que torna 
difícil a sua visualização ou interpretação. O contraste de uma imagem pode ser avaliado 
observando-se o seu histograma. Uma imagem com bom contraste possui um histograma 
cujas barras estão razoavelmente espalhadas ao longo de todo o intervalo da escala. 
O tipo de realce mais empregado é ampliar o contraste de feições existentes na cena, 
ou seja, os níveis de cinza mais baixos são arrastados para próximos de zero (tonalidade 
mais escura) e os mais altos para próximos de 255 (cinza claro). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.1: Imagem monocromática Spot sem e com contraste. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.2: Composição colorida de 3 bandas do Landsat 7 sem e com contraste. 
 
 
Imagem SPOT 95 sem 
Imagem SPOT 95 com 
Imagem Landsat TM sem contraste 
Imagem Landsat TM com contraste- sintética 
 B) Filtragem: o nível de cinza de um ponto P após a transformação, depende do 
valor do nível de cinza original do ponto e de outros pontos da vizinhança de P. Em geral, 
os pontos mais próximos de P contribuem mais para o novo valor de nível de cinza do que 
os pontos mais afastados. 
 As operações de filtragem podem ser divididas em duas classes: filtragem linear e 
filtragem não-linear. É comum dividir os filtros em quatro classes: 
• Passa-baixas: atenua as altas frequências que estão relacionadas com a 
informação de detalhes da imagem. Ocorre a suavização (smoothing) da imagem 
uma vez que as altas frequências, que correspondem às transições abruptas, são 
atenuadas. Minimiza o efeito do ruído nas imagens, mas diminui sua resolução. 
• Passa-altas: realça as altas frequências e são normalmente usados para realçar 
os detalhes na imagem, tornando mais nítidas as transições entre regiões 
diferentes, como as bordas. No entanto, enfatiza o ruído presente na imagem. 
• Passa-banda: selecionam um intervalo de frequências do sinal (banda de 
frequência) para ser realçado. 
• Rejeita-faixa: selecionam um intervalo de frequências do sinal (banda de 
frequência) para ser rejeitado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.3: Imagem Spot sem e com filtro passa baixa de média 
 
 
 
 
Imagem Spot sem filtro 
Imagem Spot com filtro de média 
5. 3 TRANSFORMAÇÕES MULTIESPECTRAIS 
 O uso de dados espectrais transformados pode ser mais conveniente do que 
trabalhar com dados originais. Os métodos mais utilizados são: 
 
5. 3. 1 Índice de vegetação- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 
 A razão entre as bandas visíveis e infra-vermelho próximo pode realçar diferenças 
espectrais entre solos e vegetação. Por este motivo, a razão entre estas bandas tem sido 
muito utilizada na estimação de biomassa e cobertura de vegetação. Existem várias formas 
de calcular a razão entre bandas, que são conhecidas por índice de vegetação. O cálculo de 
índice de vegetação mais simples é: 
 
 RVI = ρ nir / ρ red, 
 
onde ρ nir e ρ red são os NC’s das bandas infravermelho próximo e vermelho, 
respectivamente. O NDVI é dado por: 
 
 NDVI = ρ nir - ρ red / ρ nir + ρ red 
 
Este índice é muito usado para monitorar cobertura de vegetação em escala global usando 
imagens AVHRR. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.4: Imagem Cbers infra vermelho monocromático e sua resultante do NDVI. 
 
Imagem CBERS(NDVI) os pixels mais 
brilhantes (mais claros) indicam maior 
concentração de vegetação 
Imagem Cbers infra vermelho 
monocromático 
5. 3. 2 MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL 
 Em geral, a resolução espacial do sensor permite que um pixel inclua mais que um 
tipo de cobertura do terreno na cena. A radiância registrada pelo sensor será a soma das 
radiâncias de todos os materiais dentro do seu campo de visada instantâneo(IFOV- 
“Instantaneous Field of View”). Portanto, a radiação detectada pelo sensor é uma 
combinação de diversos materiais (heterogeneidade das cenas naturais) além da 
contribuição atmosférica, resultando em um grande número de componentes de mistura 
(Shimabukuro e Smith, 1991). Desta forma, a radiância observada em um ponto é dada pela 
mistura das resposta de cada um dos componentes da cena, como por exemplo, solo + 
sombra + vegetação. O pixel é então caracterizado pela mistura das assinaturas espectrais 
de cada alvo contido nele. 
Essa mistura no pixel pode afetar na análise de dados de sensoriamento remoto, 
consequentemente, feições de interesse podem ser mascaradas na análise, ficando 
agregadas num mesmo pixel diferentes alvos. Sendo assim, a análise e a comparação de 
assinaturas espectrais de pixels de classes de cobertura da superfície fica ainda mais difícil. 
O Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) é uma técnica que visa o realce das 
feições de interesse da imagem, com o intuito de otimizar o processo de extração de 
informações. Nesse modelo, o valor do pixel em cada banda espectral é considerado como a 
combinação linear da resposta de cada componente dentro do pixel (INPE/DPI, 2001). Em 
um pixel, a presença dos componentes varia de 0% a 100%, determinando a ausência ou 
dominância do componente, respectivamente. 
Shimabukuro et al., 1997 indicam os componentes vegetação, solo e sombra como 
constituintes básicos de cenas florestadas, e descrevem o modelo de mistura espectral pela 
fórmula: 
ri = a * vegei + b* soloi + c*sombrai + ei 
sendo que: 
ri = resposta do pixel na banda i; 
a, b e c = proporções de vegetação, solo e sombra (ou água), respectivamente; 
vegei , soloi ,sombrai = respostas espectrais dos componentes vegetação, solo e 
sombra respectivamente; 
ei = erro na banda i; 
i = indica a banda do TM. 
 
5.3.3 TRANSFORMAÇÕES DE COMPONENTES PRINCIPAIS 
 A Transformação de Componentes Principais (TCP) é baseada nas propriedades 
estatísticas da imagem. Geralmente, as bandas de uma imagem multi-espectral são 
altamente correlacionadas. Duas imagens são ditas correlacionadas quando, dada a 
intensidade de um pixel em uma delas, pode-se deduzir com razoável aproximação a 
intensidade do pixel correspondente na outra imagem. Em outras palavras, as imagens são 
visualmente e numericamente similares. 
 As causas principais da existência de correlação são: 
1. Sombreamento topográfico: o sombreamento afeta todas as bandas da mesma 
maneira, obscurecendo feições espectrais de interesse; 
2. Sobreposição das respostas espectrais entre bandas adjacentes e 
3. Baixa reflectância de um alvo em uma determinada faixa espectral, ocasionando 
assinatura espectral similar deste alvo em todas as bandas dentro daquela faixa espectral. 
O fato das bandas de uma imagem serem correlacionadas, faz com que a capacidade 
de extração de informação, a partir destas bandas seja reduzida. A informação que uma 
banda contém é similar a das outras bandas, e portanto, as informações são redundantes, e 
não contribuem em muito na análise da imagem. A idéia da TCP é, a partir das bandas 
originais da imagem multi-espectral, gerar novas bandas descorrelacionadas, isto é, sem 
redundância de informação. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.5: Imagem Landsat 7 TM e IHS resultante 
Imagem Landsat TM sintética 
Imagem IHS resultante 
5. 4 SISTEMAS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS 
 A classificação das imagens procura atribuir rótulos (classes temáticas) aos alvos 
(pixels) presentes na cena, segundo a ocupação do solo, semelhante o que se faz na 
abordagem visual. A categorização dos valores dos níveis de cinza é feita utilizando 
algoritmos estatísticos (programas computacionais) de reconhecimento de padrões 
espectrais. 
O resultado final de uma classificação de uma imagem é uma imagem temática 
(mapa), onde os pixels classificados são representados por símbolos gráficos ou cores. Cada 
cor ou símbolo está associado à uma classe (área urbana, tipos de florestas, tipos de solo, 
etc.) definida pelo usuário. A classificação pode ser: 
• Não supervisionada: cada pixel da imagem é associado a uma classe espectral 
sem que o usuário tenha um conhecimento prévio do número ou identificação 
das diferentes classes presentes na imagem. Isso é feito, basicamente, através de 
algoritmos de agrupamento. 
• Supervisionada: o usuário seleciona amostras representativas para cada uma 
das classes que se deseja identificar na imagem. assume-se que as classes podem 
ser descritas por uma função densidade de probabilidade e, portanto, descritas 
por seus parâmetros estatísticos. Estes parâmetros são estimados através do 
conjunto de amostras de treinamento, previamente selecionados. 
 
Do ponto de vista prático, e independentemente do algoritmo de classificação 
supervisionada utilizado, os passos a serem seguidos para realizar uma classificação 
supervisionada são: 
1. seleciona-se as classes que se deseja identificar na imagem, por exemplo, água, 
cultura, solo exposto, área urbana, mata, etc; 
2. Escolhe-se um conjunto de amostras (conjunto de pixels) representativo de cada 
uma das classes. Essas amostras formarão um conjunto de amostras de treinamento. Essas 
amostras podem ser definidas usando dados de campo, fotos aéreas ou ainda da 
interpretação visual da imagem a ser classificada; 
3. Utiliza-se o conjunto de treinamento para estimar os parâmetros usados pelo 
algoritmo de classificação. Estes podem ser propriedades do modelo de probabilidade ou 
equações que definem o particionamento no espaço de atributos. Esse passo é conhecido 
como treinamento; 
4. Rotula-se cada pixel ou região como pertencente a uma dentre o conjunto de 
classes definido no passo 1, usando os parâmetros estimados no passo 3; 
5. Produz-se dados tabulares (por exemplo, área) ou mapas temáticos que mostram o 
resultado da classificação. 
Os classificadores supervisionados mais comuns são: 
 
5. 4. 1 Classificação por Máxima Verosimilhança 
MAXVER é o método de classificação "pixel a pixel" mais utilizado em dados de 
sensoriamento remoto. 
MAXVER considera a ponderação das distâncias entre médias dos níveis digitais 
das classes, utilizando parâmetros estatísticos. Para que a classificação por máxima 
verossimilhança seja precisa o suficiente, é necessário um número razoavelmente elevado 
de "pixels", para cada conjunto de treinamento. Os conjuntos de treinamento definem o 
diagrama de dispersão das classes e suas distribuições de probabilidade, considerando a 
distribuição de probabilidade normal para cada classe do treinamento. 
Apresentam-se duas classes (1 e 2) com distribuição de probabilidade distintas. 
Estas distribuições de probabilidade representam a probabilidade de um "pixel" pertencer à 
uma ou outra classe, dependendo da posição do "pixel" em relação à esta distribuição. 
Observa-se uma região onde as duas curvas sobrepõem-se, indicando que um 
determinado "pixel" tem igual probabilidade de pertencer às duas classes. Nesta situação 
estabelece-se um critério de decisão a partir da definição de limiares. 
Os limites de classificação são definidos a partir de pontos de mesma probabilidade de 
classificação de uma e de outra classe. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5.6: Imagem Landsat 7 TM original e classificada (MAXVER). 
 
5. 4. 2 Segmentação de Imagens 
A segmentação de imagens é uma tarefa básica no processo de análise de imagens. 
A imagem é particionada em regiões que devem corresponder às áreas de interesse da 
aplicação. As regiões são um conjunto de pixels contíguos, quese espalham 
bidimensionalmente e que apresentam uniformidade em relação a um dado atributo (área, 
forma, parâmetros estatísticos e textura) que pode ser extraído e usado posteriormente no 
processo de análise. 
O particionamento da imagem pode ser realizado, basicamente, de três formas: (1) 
por crescimento de regiões; (2) detecção de bordas e (3) combinação das outras duas. 
A técnica de crescimento de regiões divide a imagem em um número de regiões 
homogêneas, cada uma identificada por um rótulo. O resultado final é uma imagem 
rotulada. É um método simples e efetivo em várias aplicações, gerando sempre regiões com 
contornos fechados. A principal desvantagem são os erros nos contornos das regiões: pixels 
de borda podem ser agregados à uma das regiões vizinhas de forma aleatória. 
No método de detecção de bordas, as bordas entre regiões homogêneas são extraídas 
gerando como resultado um mapa de bordas. Para algumas aplicações este método não 
funciona bem devido a presença de “buracos” nas bordas, as quais permitem que duas 
regiões diferentes sejam agregadas. Outra desvantagem é a sensibilidade às variações locais 
dos níveis de cinza e , então, os contornos geralmente não são fechados. 
Imagem Landsat TM 
Imagem Landsat TM classificada (MAXVER) 
A seleção de uma destas abordagens ou a combinação delas depende fortemente do 
tipo de dados usados na análise e da área de aplicação. 
 
 
5. 4. 2. 1 Crescimento de regiões 
Esta técnica é um processo iterativo em que as regiões espacialmente adjacentes são 
agrupadas segundo algum critério de similaridade. No início do processo de segmentação a 
região pode ser um pixel ou um conjunto de pixels. Para cada região, são calculados 
atributos espectrais como por exemplo média, variância e textura. A agregação das regiões 
é feita usando algum critério de similaridade e um limiar, que pode ser definido pelo 
usuário. Geralmente o critério de similaridade baseia-se em um teste de hipótese estatístico 
que testa a média entre as regiões. 
De um modo simplificado o processo pode ser descrito pelos seguintes passos: 
1. Particione toda imagem em células padrões ( 1 ou mais pixels). 
2. Cada célula padrão é comparada com as suas células vizinhas para determinar se elas são 
similares, usando uma medida de similaridade. Se elas são similares, agrupe as células para 
formar um segmento e atualize as propriedades usadas na comparação. 
3. Continue o crescimento do segmento examinando todas os seus vizinhos até que não 
exista regiões que possam ser agrupadas ao segmento. Rotule o segmento como uma região 
completa. 
4. Processe a próxima célula não completa, e repita estes passos até que todas as células 
sejam rotuladas. 
No segmentador, implementado no sistema SPRING, duas regiões adjacentes A e B são 
agrupadas se e somente se: 
• a média das regiões A e B são similares; 
• a medida de similaridade satisfaz o limiar estabelecido; 
• A e B são mutuamente próximas (dentre os vizinhos de A, B é a mais próxima de A, e 
dentre os vizinhos de B, A é a mais próxima de B). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Figura 5.7: Imagem Landsat TM original e seus vetores resultantes da segmentação. 
 
 
Imagem Landsat 
TM original 
Vetores da 
segmentação