231690712-Sensoriamento-Remoto-RADAR

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Sensoriamento Remoto 
RADAR
Edwin Keizer keizer@inpa.gov.br 0.5 dia 
• Radio Detection And Ranging
(RADAR)
• Side Looking Radar SLR (SLR) 
(direcionado ao lado) 
• Sythetic Aperture Radar (SAR) = 
(alta resolução espacial com 
relativamente pequena antena(s))
RADAR e SLR e SAR
Observar objetos na terra a distancia na parte de micro-ondas de espectro 
eletromagnético
Radar – Sensor ativo 
Região Manaus
Jers (1995)
Cor?
Padrões?
Balbina
Como interpretar imagens de radar?
D.H. Hoekman
Sistema de Radar
• O radar transmite uma onda eletromagnética na direção 
de interesse
• Objetos causam reflexão em vários direções
• Reflexão na direccao do sistema encima o “threshold”
de poder (power) e detectado e registrado
• “Radar return signal” ou “radar backscatter”
Micro wave – Micro ondas
• Espectro 
Eletromagnético
• 1cm -> 1 m 
Bandas 
Sensores de radar 
• ERS 1,2 (C-band)
• ENVISAT-ASAR (C-band)
• RADARSAT-1 (C-band)
• JERS-1 (L-band)
• SIR-C/ SIR-X (C + L Band)
Band 1 (1.275 GHz) (SAR-L)
Band 9.6 GHz (SAR-X) 
Band C (5.3 GHz) (SAR-C)
Band 5.3 GHz (SAR-C) 
Band C band 5.6 cm (SAR-C) 
Band
---7518JERS-1
11days (SRTM)25 (90) SIR-X
56 (406)30 (150)
ENVISAT_
ASAR
Space Shuttle50 30 (90) SIR-C
24 45 (500) 8.4 (100) RadarSat 1
Revisit time
(days) 
Swath
Width
(km) 
Resolution
(m) 
Satellite
sensor
Back scatter
D.H. Hoekman
Distancia e tempo
• Posição de objeto Æ combinação direção 
e distancia (range)
– Direção do sinal
– Distancia: velocidade propogacao da onda 
(velocidade de luz (3*10^8 m/s) )
D.H. Hoekman
Hoekman
Hoekman
Ondas
• Incidence angle
• Frequency (Ghz)
• Polarisation (orientação da ondas e 
objetos)
D.H. Hoekman
Rugosidade
Hoekman
Aplicações de Radar
• Mapeamento de cobertura da terra (vegetação, infra-
estrutura)
• Umidade de solo 
• Geologia, geo-morfologia, hidrografia, (RADAM Brasil 
1980) 
• Mudanças globais (Capas de gelo) 
• Mapeamento de topografia (interferometria)
• Mudanças (desmatamento, expansão infra-estrutura, e 
processos naturais como erosão, terremotos 
• Ambientais (poluição de petróleo no mar)
Áreas de Aplicação de SAR 
• Mapeamento e monitoramento de áreas de 
risco:
– Enchentes 
– Vulcanismo 
– Deslizamento da terra
– Deslocamento platôs tectônicas depois terremoto
Comparação das Imagens
• Óticos e radar 
Manaus
Landsat 5/4/3 JERS L-HH
Diferenças entre radar e ótico
Sees the color of the tops of the 
trees 
Radio waves can penetrate a 
forest canopy
sees how well different colors of 
light are reflected
"sees" how well radio waves
reflect and scatter off structures
Wavelength : really small! Wavelength : 23 cm 
Illumination from SunProvides illumination (day and
night recording)
Can't see through cloudsSee through clouds
Ótico Radar
Rio Negro
Nas duas imagens a água tem cor preta!
Interpretação 
JERS Multi-temporal 1995 (seca) – 1996 (enchente)
Interprete diferenças em retro-espalhamento nas imagens
Processamento de dados radar
• Pre-processamento (Geo-correção)
– Despeckle – noise reduction (averaging por filtros)
• Conversões
– DN Æ Intensidade : Sigma nought ou gamma
– Conversion of DN values to Sigma0
– Para dados de JERS: sigma0 = 20 log10(DN)+F
where DN is the DN value of each pixel (between 0 and 255), and F is 
the calibration factor. For the South American data on this CD-ROM, the
calibration factor F = -48.54 . The result will be in dB. 
• Interpretação 
• Classificação por pixel ou segmentação
Interpretação das imagens
• Geometria Objetos Æ projeção nas 
imagens (angulo incidência, resolução 
espacial)
• Speckle (“ruido” por interferência) Æ
Filtros
• Sombra de radar (foreshortening and
overlay) 
• Textura Æ Filtros
• Padrões
Aplicações para Ecologia e Manejo 
Florestal
• Mapeamento da cobertura da Terra e 
mudanças
• Tipos de vegetação 
• Estimação de biomassa
• fisionomia da paisagem
• Monitoramento de sistemas de manejo 
florestal
Estudos multi temporais
• Mudanças cobertura da terra
• Mudanças da topografia
Detecção das Mudanças 
Fonte: SarVision
Detecção de Mudanças 
Cobertura da terra
Uso da Terra
Fonte: SarVision
Monitoramento de Manejo Florestal
Mapeamento de Mudanças
Fonte: SarVision
Abertura das estradas na floresta
Desmatamento ilegal
ERS-kalimantan Palangkaraya
ERS multi-temporal composite [ 19970902 - 19971007 - 19980331 ]
Fonte: SarVision
ERS-kalimantan Palangkaraya
ERS multi-temporal composite [ 19970902 - 19980331 - 19980505 ]
Fonte: SarVision
Monitoramento áreas de conservação
Florestas Tropicais
J. van der Sanden, 1997
Estimação do Biomassa 
• Complexidade de 
estrutura da floresta
• Classificação (8 
classes dentro 
florestas tropicais (M. 
Quiñones, 2003) Æ Amazonia 
Colombiana
• Saturação , ate 340 
ton/ ha
M. Quiñones 2002
Estimação de Biomassa e 
saturação
Hoekman, 1999
“Regionalization of methane emissions in the Amazon
Basin with microwave remote sensing”
Melack et al. 2004
Aplicações de radar para 
Amazônia 
• Hidrologia do pantanais (“wetlands”) Æ Enchente/ 
Vazante ÆInterferométrico SIR-C L-HH, nível d’água ate 
cm para áreas de igapó e várzea, (“double bounce
effect”) (Alsdorf et al., 2000, 2001)
Integração com Dados Óticos
• Fusão de dados SAR com dados óticos 
Lopé National Park, Gabon
Le Moigne et al., 2001
Topografia e RADAR
• Interferometria (multi-pass o single pass) 
– 2 ângulos
• Dados topográficos Æ vários aplicações 
(geologia, biologicos, manejo recursos, 
ambiental, infra-estrutura) 
• SRTM = Shuttle Radar Topographic
Mission
– 11 dias , 2000
– http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/
The baseline distance between the main antenna and
the outboard antenna was known very accurately and
remained constant (60 m). What did change was the
distance to the Earth's surface in relation to the two
antennas. Within the reflected radar beam, the point
which represented where the reflection took place
was slightly different between the main and outboard
antennas.
Using the information about the distance between the
two antennas and the differences in the reflected
radar wave signals, accurate elevation of the Earth's
surface can be calculated.
C-band X-band
Interferometria
Fonte: Vexcel
Modelagem dos Enchentes
Fonte: Univ. Bristol
SRTM DEM SRTM-DEM + elevação de inundação
Satellite SAR availability
D.H. Hoekman
Sensoriamento Remoto 
RADAR
Edwin Keizer keizer@inpa.gov.br 0.5 dia 
Fontes de informação para este palestre:
D.H. Hoekman
J.J. van der Sanden
M. Quiñones
D. Lusch
-NASA
-NASDA
-SARVISION
SRTM - DEM 
• Visualização Globalmapper
Exercício 
Abrir imagens 
1. Landsat-TM
2. Jers
3. SRTM
Compara valores dos Compara valores dos unididadesunididades de paisagemde paisagem:
- Rio
- Lago
- Varzea
- Terra Firme
Compara valores dentro as imagensCompara valores dentro as imagens