Sensoriamento Remoto

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SENSORIAMENTO REMOTO
Principios Físicos, Interpretação
Processamento digital de Imagens
Adilson Marcio Coelho
Conteúdo
I Primeira parte
1 Princípios Físico do Sensoriamento Remoto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1 Introdução 7
1.2 Definição de Sensoriamento Remoto 8
1.3 Estudo da REM: Comportamento Dual 9
1.4 Interação Macroscópica da REM com os Objetos 11
1.5 Comportamento Corpuscular da REM 12
1.6 Fonte de REM 12
1.7 Principio da Conservação da Energia 14
2 Interação da REM com a Matéria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1 Interação da REM com a Matéria 17
2.1.1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2 Interação da REM com a Atmosfera 17
2.2.1 Absorção da REM Pela Atmosfera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.2 Espalhamento da REM pela Atmosfera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 19
2.3.1 Interação da REM Com a Água . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.2 Interação da REM com a Vegetação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.3 interação da REM com o Solo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.3.4 Interação da REM com a Rocha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3.5 Interação da REM com a Rocha Metamórficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3.6 Interação da REM com a Sedimentares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3.7 Interação da REM com os Elementos Urbanos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3 Sensores Imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.1 Classificação dos Sensores 35
3.2 Formação das Imagens 36
3.2.1 Sensores de varredura mecânica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.2.2 Sensores de varredura eletrônica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2.3 Resolução de imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4 Interpretação de Imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral 47
4.1.1 Interpretação Visual de Imagens de Sensoriamento Remoto . . . . . . . . . . . . . 48
II Segunda Parte
5 Processamento Digital de Imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.1 Introdução 59
5.2 Estrutura da Imagem Digital 59
5.3 Resolução da Imagem Digital 60
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Books 63
Índice Alfabético . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
I
1 Princípios Físico do Sensoriamento Re-
moto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1 Introdução
1.2 Definição de Sensoriamento Remoto
1.3 Estudo da REM: Comportamento Dual
1.4 Interação Macroscópica da REM com os Objetos
1.5 Comportamento Corpuscular da REM
1.6 Fonte de REM
1.7 Principio da Conservação da Energia
2 Interação da REM com a Matéria . . . . 17
2.1 Interação da REM com a Matéria
2.2 Interação da REM com a Atmosfera
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Es-
pectral
3 Sensores Imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.1 Classificação dos Sensores
3.2 Formação das Imagens
4 Interpretação de Imagens . . . . . . . . . . . 47
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Es-
pectral
Primeira parte
1. Princípios Físico do Sensoriamento Remoto
1.1 Introdução
Sensoriamento remoto, é definido por Florenzano (2007) como a técnica obtenção de imagens de
objeto, cenas ou feições, por meio de um sensor, localizado numa aeronave, ou satélite.
É uma das mais bem sucedidas tecnologia de observação da terra. Entre suas varias caracte-
rísticas estão a periodicidade e continuidade de observação da terra por um longo período de tempo.
Este fato possibilitou um visão holística dos fenômenos naturais garantindo sua aplicação nas mais
variadas áreas como:
1. Geologia;
2. Recursos Hídrico;
3. Balanço de energia;
4. Monitoramento de secas e queimadas;
5. Dinâmica Urbana e Rural, dentre outras.
O avanço da informática, com surgimento de computadores compactos de alta desempenho, as-
sociado ao surgimento de softwares de processamento digital de imagem, deu um novo folego ao
estudo do meio ambiente. Órgãos governamentais de diversos países disponibilizam informações
espaciais através da internet. A criação de softwares livre de Processamento Digital de Imagem (
PDI) alcançou ótimo nível de excelência, como o SPRING ( INPE) ,QGIS, GVSIG, Kosmos, dentre
outros. Além disso o aumento da resolução espectral da imagens, de multi para hiperespectral deu
a analise ambiental um instrumento capaz de identificar as feições composicional num nível muito
eficiente.[meneses2001sensoriamento]
Para compreender melhor sobre o que é uma imagem digital de Sensoriamento Remoto, é neces-
sário entender sua formação. O objetivo deste capitulo é fornecer conhecimento sobre a Física
relacionada com formação das imagens digitais de alvos naturais, a fim de se ter uma visão sobre
seus limites e potencialidades.
8 Capítulo 1. Princípios Físico do Sensoriamento Remoto
1.2 Definição de Sensoriamento Remoto
A definição de sensoriamento remoto pode variar de autor para autor, conflitando no tipo de sensor
usado para formação das imagens. Alguns atores como Rocha( 2000 ) cita que o sensoriamento
pode usar qualquer tipo de sensor, que se utiliza de campo eletromagnético, acústica, campo
magnético e gravimétricos naturais. Menezes ( 2012) diz que os sensores que prestam para o
sensoriamento remoto são aqueles que captam apenas as radiações eletromagnéticas. Neste trabalho
abordar-se-a os conceitos de Menezes( 2012). [meneses2012introduccao]
Sensoriamento remoto é a técnica de obtenção de imagens dos objetos da superfície
terrestre sem que haja contato físico de qualquer espécie entre o sensor e o objeto.
Este conceito traz alguns elementos que podem levar a uma definição mais restrita de sensoriamento
remoto. A inexistência de matéria entre o sensor e o objeto coloca a radiação eletromagnética no
centro das atenções exigindo que haja uma fonte capaz de produzi-la. Como o sol. Assim esta
formado os quatro elementos fundamentais do Sensoriamento remoto, conforma ilustrado na figura
5.1. [venturieri2007curso]
Figura 1.2.1: Quatro elementos fundamentais do SR.
A figura 5.1 sugere que a fonte emite a Radiação Eletromagnética, REM, interage com alvo
levando informação deste para o sensor. Sabe-se que os corpos possuem diferentes constituições
atômica e moleculares, sendo estas sujeito a constantes variações. Em situação normal, os eletros
orbitam em torno do núcleo dos átomos em orbita bem definidas, denominada estado fundamen-
tal, até que algo o altere. A incidência de REM. Neste momento a fóton, que possui uma bem
determinada energia, é absorvido pelo elétron que muda de orbital, salto quântico, alcançando o
estado excitado. Todos os outros fótons que possuem energia diferente do respectivo eletros, são
refletido. Portanto é necessário que a energia da REM e do elétron sejam absolutamente iguais.
Esse fato é constantemente confirmado pela capacidade humana de diferenciar cores na natureza.
[meneses2012introduccao] Assim Sensoriamento Remoto é definido mais especificamente por
Menezes(001) como:
Sensoriamento Remoto é a medida de troca de energia, resultantes da interação da
energia contida na REM, de determinado comprimento de onda, com a energia contida
nos átomos e moléculas que constituem aquele material. [meneses2012introduccao]
1.3 Estudo da REM: Comportamento Dual 9
Portanto para compreender o que é uma imagemé necessário entender o comportamento de cada
um dos quatro elementos fundamentais, REM, Fonte, Alvo e Sensor.
1.3 Estudo da REM: Comportamento Dual
A REM possui comportamento dual, ou seja. Ela é uma onda, transporta energia sem traspor-
tar matéria. Porem ela é, também, matéria.[borges2009apostila]. O entendimento da REM
esta na compreensão sobre seu comportamento, pois as características das imagens de SR estão
relacionados com a influencia que cada parte, onda partícula causarão nas imagens. Citação.
[meneses2012introduccao]
(a) REM: Constituição. (b) Elementos de uma onda
Figura 1.3.1: Definição e Constituição de uma REM
Todas as REM são formada da mesma forma, diferenciando entre si na frequência ν , compri-
mento de onda λ e na amplitude. A frequência é o numero de vez que a onda passa por um
ponto fixo no espaço e o comprimento de onda, λ , a distância entre dois pontos onde o fenômeno
de oscilação volta a se repetir.Conforme ilustrado na figura 5.2b A Amplitude é a medida da
metade oscilação periodíca da partícula . A frequencia e o comprimento de onde são grandezas
proporcionais e a constante que a torna uma equação é a velocidade da luz, formando a equação
fundamental da onda. Equação 5.1.
λ = c÷ν (1.3.1)
As informações dos objetos carregada pela REM podem ser codificada pelo comprimento de
onda ou pela polarização, sendo a ultima a direção definida pelo campo elétrico. A luz do sol é
não polarizada. Quando a codificação ocorre pelo comprimento de onda é necessário que a troca
de energia entre a REM e o objeto seja rigorosamente iguais. O que o sensor mede são os compri-
mentos que não foram absorvido pelos objetos. Assim a informação que chega ao sensor é uma
medida indireta da absortância. A ciência que estuda a distribuição da energia radiante proveniente
de um determinado objeto, cena ou feição, é denominado por ESPECTRO-RADIOMETRIA DE
REFLECTÂNCIA.
Espectro Eletromagnético.
A natureza existe milhares de comprimento de onda, gerando um conjunto continuo. porem o
homem conhece apenas um intervalo restrito que abrange do Raio cósmico até corrente alternada.
Quando se reúne esses comprimentos de ondas em uma reta real e os classifica segundo sua detecção
e utilização pelo homem tem-se o Espectro Eletromagnético. A sua compreensão necessário a
10 Capítulo 1. Princípios Físico do Sensoriamento Remoto
todos aqueles que estudam o Sensoriamento Remoto. Figura 5.3.
Figura 1.3.2: Esquema das superfície de representação da terra.
OBS.: As unidades de comprimento de onda são: = 10−10;nm= 10−9m;= 10−6m;mm= 10−3;km=
103 Menezes 2012 apresenta a seguinte divisão para o espectro eletromagnético. É notável que a
percepção do universo pelo ser humano é pequena perante a vastidão do espectro eletromagnético.
Por esse motivo o Sensoriamento Remoto surge como um ampliador desta percepção com um certo
limite como sera estudado à frente.
Tabela 1.3.1: Divisão dos comprimentos de ondas no espectro eletromagnético
Comprimento de onda Intervalo no Espectro Eletromagnético
0,001 Raio Cósmico
0,001 - 0,01 Raio Gama
0,01 - 10 Raio X
10 - 380nm Ultra Violeta
380nm - 0,76µ Visível
0,76µm - 1,2µm Infravermelho Próximo
1,2µm, - 3,0µm Infravermelho de Ondas Curtas
3,0µm - 5,0µm Infravermelho Médio
5,0µm - 1mm Infravermelho Termal
1mm - 100cm Micro-Ondas
1m - 10km Radio
10km - 100km Áudio
100km - Corrente Alternada
De acordo com o estudado até aqui, conclui-se que a identificação dos objetos, cenas ou fei-
ções ocorre pelo transporte da informação através da REM. Mas como acontece esse processo no
âmbito do comportamento ondulatório?
Segundo Meneses 2012, a interação entre a REM e os objetos ocorrem segundo a relação en-
tre o comprimento de onda e o tamanho do objeto. O mesmo altor cita como exemplo a interação da
REM com as nuvens. Neste contexto, ele observa que quando o comprimento de onda esta na faixa
do visível e do infravermelho, ou seja, 0,380µma2500nm não ocorre a transmissão nas nuvens,
pois esta apresenta dimensão dos vapores de água em torno de 30µm servindo como obstáculo. O
que ocorre é que a REM ricocheteia espalhando por todos os lados. Se o comprimento de onda tiver
1.4 Interação Macroscópica da REM com os Objetos 11
na faixa do micro-ondas, onde sua dimensão é em torno de 1cm, a REM não toma conhecimento da
existencial da nuvem passando sobre ela sem dificuldades.
1.4 Interação Macroscópica da REM com os Objetos
Para entender a interação macroscópica da REM com os objetos é necessário revisar sobre as leis
de reflexão. Quando uma REM é refletida por uma superfície, a ângulo formado entre o REM
incidente e a normal à superfície e igual ao ângulo formado entre a normal e a REM refletido.
Quando a REM incide em uma superfície ela pode ser refletida de Três maneiras:
• Reflexão Especular;
• Reflexão difusa;
• Reflexão Lambertiana.
Na essência as três formas obedecem a lei da reflexão. A diferença esta entre o tamanho do
comprimento da onda em ralação a textura da superfície refletora. Se a textura for maior que o
comprimento de onda haverá milhares de planos com suas respectivas normais, cada um refletido a
luz incidente numa determinada direção como ilustrada na figura 1.4.1
(a) Superfície lisa de reflexão espe-
cular
(b) Superfície rugosa de reflexão difusa
(c) Superfície rugosa de reflexão
lambertiana
(d) Suporficie irregurar
Figura 1.4.1: Reflexão nas diferentes superfície. Na figura 5.4c os raios incidentes A e B são paralelos,
porem os raios refletidos C e D Não são.
Assim conclui-se que quando o comprimento de onda da REM é maior do que textura da ob-
jeto, a superfície sera classicizada como lisa e sua reflexão sera especular. Quando o comprimento
de onda for menor que a textura da superfície ele sera classificada como rugosa e sua reflexão sera
difusa. Portanto o limiar para se considerar uma superfície lisa ou rugosa dependera do compri-
mento de onda da REM. Um critério aceito em sensoriamento remoto e a relação de Rayleigh.
Considerando h como a textura da superfície, λ como comprimento de onda e θ o ângulo incidência
12 Capítulo 1. Princípios Físico do Sensoriamento Remoto
tem-se:
h≤ λ
8∗ cosθ
(1.4.1)
Então a superfície é considerada lisa e a reflexão sera especular
h≥ λ
8∗ cosθ
(1.4.2)
Então a superfície é considerada rugosa e a reflexão sera difusa.
Logo a interação macroscópica da REM com os objetos descreverá na imagens característica
de textura e dimensão. Uma reflexão é considerada difusa quando mais de 25% da REM é refletida
difusamente. Meneses (012) .
1.5 Comportamento Corpuscular da REM
As ondas de pequenos comprimentos apresentam fenômenos que a teoria ondulatória não consegue
explicar. Em 1901 foi observado por Plank que a REM transmitia quantidades exatas de energia
a qual denominou fótons. Essa ideia é revolucionaria pois antes, acreditava-se que a energia era
continua. A energia carregada por um fóton é inversamente proporcional ao comprimento de onda.
Equação 5.4. Sendo: E: Energia trasportada por um fóton; h: Constante de Plank = 6,624x10−34J.s;
λ : Comprimento de onda da REM; c: Velocidade de REM 3x108m/s.
E =
ch
λ
(1.5.1)
A equação 1.5.1 mostra que os menores comprimento de onda transmitem maiores quantidade de
energia. A energia discreta do fóton, ao colidir com um objeto só promoverá aumento no nível
de energia deste, se as quantidades de energética dos fótons for igual a energia dos átomos e
moléculas, dependente, portanto da constituição química do material. Essa interação é denominado
microscópica. As Radiações Eletromagnéticas de grande comprimento de onda não possuem
energia suficiente para causar variação no estado de energia dos objeto. Conclui-se que a interação
microscópicas esta relacionada com as propriedades composicionais dos objetos. Do exposto
nota-se que a qualidade a REM esta diretamente relacionada com as propriedades da fonte. Surge
assim uma pergunta. Sera que fontes, como o sol emitem todos os comprimentos onda possíveis?
As seções seguintes fornecerão a resposta.
1.6 Fonte de REM
Segundo Meneses (2012),todos os corpos com temperatura acima de zero kelvin emite calor.
Este fato é explicado pelo movimento aleatório dos átomos e moléculas. Quando uma partícula
1.6 Fonte de REM 13
colide com a outra aumenta seu estado de energia e quanto maior a vibração, maior a potencia da
radiação emitida. A quantidade de REM que um corpo emite é dada pela lei de Stephan-Boltzman,
através da equação 1.6.1. Esta equação permite percebe que a emitância e a temperatura não variam
linearmente.
Utilizando uma fonte de REM padrão denominada corpo negro, Planck modelou a intensidade de
energia emitida por uma fonte. Ela é apresentada na equação 1.6.2.
M = σT 4 (1.6.1)
Onde:
M: Emitância da superfície (w m2); σ : Constante de Boltzman 5,6697x10−8wm−2K−4;T : TemperaturaemKelvin.
Eλ =
3,7415×105
λ 5( e
1,43879×104
λT −1)
(1.6.2)
A figura 1.6.1 mostra o gráfico Emitância em função do comprimento de onda para varias tempera-
tura. É notável que o aumento da temperatura desloca o máximo de cada curva para a esquerda.
Este fato foi observado por Wien que a descreveu pela equação 1.6.3.
(a) Grafico da Emitancia x λ
quad
(b) Lei de deslocamento de Wien
Figura 1.6.1: ( A área sob o gráfico indica a energia radiada pela fonte. ( b) o gráfico mostra a linha
ligando o máximo de cada curva evidenciando a lei de deslocamento de Wien.
14 Capítulo 1. Princípios Físico do Sensoriamento Remoto
λm =
A
T
(1.6.3)
Onde: λ : Comprimento de onda máximo; A: Constante 2898µmk; T: Temperatura em Kel-
vin.
pelo exposto conclui-se que que uma fonte como o sol emitir REM do raio gama ao comprimento
de onda de rádio [lorenzzetti2011principios], porem a energia emitida pela fonte concentra-se
num intervalo dependente da temperatura conforme evidenciado pelo na equação 1.6.2. O sol,
energia, principalmente no intervalo de 100nm a 3000nm possuindo máxima densidade máxima
em 550nm, correspondente a cor verde.
1.7 Principio da Conservação da Energia
Quando a luz solar incide sobre um objeto três fenômenos podem ocorrer:
• Reflexão;
• Absorção;
• Refração.
Fora esses três processo nenhuma REM pode se perder pelo caminho. Esse processo é representado
pela pela equação 1.7.1 e seu desenvolvimento nos leva a definição dos seguintes elementos:
• Reflectância;
• Absortância;
• Transmitância.
φiλ = φρ λ +φα λ +φτ λ (1.7.1)
Dividindo a Expressão 1.7.1 por φλ Temos:
φiλ
φiλ
=
φρ λ
φiλ
+
φα λ
φiλ
+
φτ λ
φiλ
(1.7.2)
Resultando em:
1 = ρλ +αλ + τλ (1.7.3)
Os termo da equação 1.7.3 são denominados Respectivamente:
• Reflectância: ρλ =
φρ λ
φiλ
;
1.7 Principio da Conservação da Energia 15
• Absortância: αλ = φα λφiλ ;
• Transmitância: τλ = φτ λφiλ
Considerando que a maioria dos matérias na natureza são opacos, tem-se, τλ = 0 originado a
equação 1.7.4.
1 = ρλ +αλ (1.7.4)
A equação 1.7.4 descreve a aparência dos objetos nas imagens. Como não ha perda de REM
por transmitância, toda energia emanada dos objetos tem que ser pela manifestação da reflectância
e absortância. Se a Reflectância diminuí a absortância tem que aumentar.
2. Interação da REM com a Matéria
2.1 Interação da REM com a Matéria
2.1.1 Introducción
No capitulo 5 estudamos que o sol, nossa principal fonte de REM, não emite energia, em igual
proporção, em todo o espectro eletromagnético, concentrando a maior quantidade de emissão entre
100nm e 2500nm. Sendo assim, para entender as imagens de de Sensoriamento Remoto, é necessá-
rio estudar os processos interação da REM com a atmosfera, água, concreto, solo e vegetação. A
compreensão clara desse capitulo dará uma solida base para a interpretação das imagens de satélite.
Para seguir uma lógica, consideraremos a seguinte fluxo de ideias. Seja a figura 2.1.1, a REM parte
do Sol e entra em contato com a atmosfera. Então levanta-se a questão. De que forma a atmosfera
interfere na distribuição da REM? Dos comprimentos de onda que sobraram para interagiram com
a água, solo, rochas, concreto e vegetação como sera as características da REM de cada um? Este
capitulo terá como objetivo responder a estas perguntas que são cruciais para a interpretação de
imagens.
2.2 Interação da REM com a Atmosfera
Ao entrar na atmosfera a REM interage com os gases, moléculas e constituintes da atmosfera. Estes
elementos interferem na trajetória, intensidade e distribuição do comprimento em dois processos:
• Absorção;
• Espalhamento;
2.2.1 Absorção da REM Pela Atmosfera
Os elementos da atmosfera absorvem determinados comprimento de onda, impedindo que eles
cheguem a superfície. Esse fenômeno é extremamente prejudicial ao sensoriamento remoto de
alta altitude. Como consequência um sensor em um satélite ficara impossibilitado de registrar
18 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
Figura 2.1.1: Fases do sensoriamento Remoto: 1-Absorção da REM; 2-Espalhamento da REM na atmosfera;
3, 4-Iteração da REM com os objetos cernas ou feições naturais; 5-capitação da REM por um
Sensor
imagem da terra para esse comprimento de onda absorvido. O intervalo de comprimento de onda
absorvido pela atmosfera é denominado banda de absorção da atmosfera e são proibitivas para o
Sensoriamento Remoto. As demais regiões onde a atmosfera não absorve a REM são denominadas
de Janela atmosféricas. A figura 2.2.1 ilustra, em azul claro,o intervalo onde é permitido o uso do
sensoriamento remoto.
Figura 2.2.1: Em azul claro a faixa e a intensidade da REM que chega na superfície; Em cinza escuro o
intervalo que absorvido pela atmosfera
Observando a Figura 2.2.1, nota-se que a região de maior absorção, ocorre na faixa espectral
termal de 14 µm a 1000 µm, devido à absorção da radiação pelo vapor de água da atmosféra.
Por outro lado, na região das micro-ondas a atmosfera é quase 100% transparente. Na faixa do
visível ao infravermelho, região espectral mais usada em sensoriamento remoto orbital, a atmosfera
apresenta sua influência negativa para o uso do sensoriamento remoto.Nos comprimentos de onda
de 1,4 µm e 1,9 µm, 100% da radiação solar é absorvida pelo vapor de água, impossibilitando o
uso de sensoriamento remoto nesses comprimentos de ondas.
2.2.2 Espalhamento da REM pela Atmosfera
Quando a REM entra na atmosfera ela pode sofre colisão elástica com os constituintes da atmosfera,
alterando a direção de determinado comprimento de onda. O espalhamento é responsável por uma
parcela de REM que chega ao sensor e que não interagiu com os objetos terrestres, diminuindo a
eficiência do sensoriamento remoto. Este fenômeno diminui o contraste das imagens e é denomi-
nado atenuação atmosférica.
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 19
O espalhamento pode ser divido em três categorias em função do comprimento de onda e do
diâmetro das partículas atmosféricas, sendo:
• Espalhamento Rayleigh;
• Espalhamento Mie;
• Espalhamento Não-Seletivo.
Espalhamento Rayleigh φ ≤ λ
O Espalhamento Rayleigh ocorre quando o diâmetro das partículas é menor que o comprimento de
onda da REM. Ele é influenciado pelo comprimento de onda da REM, pelo numero de partícula por
cm3, pelos índices refrativos do meio. Matematicamente a capacidade de espalhamento da REM
pode ser descrito como o inverso da quarta potencia do comprimento de onda, como ilustrado na
equação 2.2.1.
R =
1
λ 4
(2.2.1)
A equação 2.2.1 mostra que os maiores espalhamento ocorrem para os menores comprimento
de onda, no caso do olho humano, a luz azul. Por isso o Céu é azul. Essa é a causa das imagens
aparecerem escuras. o forte espalhamento na faixa do visível exige correção atmosféricas nas
imagens durante o processamento digital.[meneses2012introduccao]
Espalhamento Mie φ = λ
Ocorre quando o diâmetro das partículas atmosféricas são aproximadamente iguais ao comprimento
de onda da REM. Este espalhamento se manifestara nos maiores comprimento de onda diminuindo
a eficiência na identificação das feições nas imagens. Segundo Meneses ( 2012 ) ele ocorre quando
houver saturação por vapor de água ou poeira.[meneses2012introduccao]
Espalhamento Não Seletivo φ ≥ λ
Ocorre quando o diâmetro das partículasatmosféricas são maiores que o comprimento de onda da
REM. É danoso ao sensoriamento remoto, surgindo na presença de neblinas e nuvens, impedindo a
identificação das feições terrestres.
Do exposto pode-se notar que o sensoriamento remoto são influenciada pelos intervalos de compri-
mento de onda permissível podendo ser dividido em:
• Ótica: Intervalo 0,45µm≤ λ ≥ 2,5µm;
• Termal: Faixa termal 8µm≤ λ ≥ 14µm;
• Micro-ondas: 3cm≤ λ ≥ 100cm.
Cada uma desta intervalo exigem sensores especializados.
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral
Espectro radiometria por refletância é a parte do Sensoriamento Remoto que busca medir o com-
primento de onda absorvido através da observação da REM refletido, num intervalo do visível,
450nm, ao infra vermelho, 2500nm. Devido as diferentes constituições atômica molecular dos
objetos, as características espectrais da REM refletida de um objeto, como a água, diferenciará
de outra, vegetação. Ao plotar o gráfico da Reflectância em função do comprimento de onda, o
resultado será denominado resposta espectral, figura 2.3.1. Neste gráfico as depressões indicarão
os comprimento de ondas absorvidos pelo material. Pela natureza da REM e do material terrestre,
20 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
apena 10µ a 50µm da REM sera penetrado no objeto, impossibilitando estudos mais profundo.
O gráfico de reflectância serve para auxiliar o interprete na escolhas das bandas para posterior
analise.
O objetivo desta seção será o estudo dos fatores que mais influenciam na resposta espectral
da água, vegetação, solo, rochas, e elementos urbano ( Concreto, telhas, ETC).
Figura 2.3.1: Assinatura espectral do solo rocha e vegetação com seus respectivos picos de absorção
2.3.1 Interação da REM Com a Água
A água possui algumas característica que dificulta sua interpretação, podendo citar a sua baixa
reflectância, entorno de 4%. A faixa de maior penetração na água é o intervalo de 400nm a 500nm,
o intervalo que mais sofre influencia da atmosfera. A REM que interage com a água pode ter 4
tipos de origem.
1. Reflexão especular da radiação solar direta;
2. Reflexão especular da radiação atmosférica difusa;
3. Fluxo espalhado pela atmosfera;
4. Fluxo emergente: Fluxo espalhado no interior do volume d’água e que volta à atmosfera.
Dos fluxos citados apenas o emergente possui informações sobre o corpo d’água. Por outro lado a
água possui propriedades ópticas inerentes e aparentes que afetarão a medida da REM emergente.
As propriedades óticas inerentes dependem apenas do corpo d’água e pode ser quantificada pelo
coeficiente de absorção e espalhamento, que é função do corpo d’água, e das substância oticamente
ativas como Matéria Orgânica Dissolvida, MOD, Matéria Inorgânica Suspensa, MIS e Fitoplâncton.
As propriedades óticas aparentes são aquelas que dependem tanto do corpo d’água quanto da fonte
emissora de REM. Se a fonte mudar o campo incidente também mudará. Um exemplo de proprie-
dades ótica aparente é o fluxo retro espalhado que chega ao sensor.[meneses2001sensoriamento]
O fluxo capitado por um sensor é diretamente proporcional ao coeficiente de retro espalhamento,
"bb", e inversamente proporcional ao coeficiente de absorção, "a", de acordo com a equação 2.3.1.
R =
bb
a
(2.3.1)
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 21
A figura 2.3.2, obtida de Meneses(2001), ilustra os diferentes caminhos da REM até chegar
ao sensor.
Figura 2.3.2: Diferentes caminhos da REM até o sensor. Obtido de Meneses( 2001)
Como os coeficientes de absorção e espalhamento da água são afetados pelo tipo,
concentração e composição das substancia presenta no corpo d’água, pode-se concluir
que corpos d’água com diferentes composições apresentam diferenças sensíveis em
sua cor e portanto em seu espectro refletivo. Portanto se for conhecido os efeitos que
os diferentes componentes exercem sobre os coeficiente de espalhamento e absorção,
é possível inferir alguma propriedade do corpo d’água, tendo por base as variações das
cores.
Estes componentes podem ser classificados em 3 tipos:
1. Substância orgânica dissolvida;
2. Partículas inorgânicas suspensa;
3. Organismos vivos.
A figura 6.5 mostra o gráfico da variação espectral do coeficiente de absorção e espalhamento da
água pura. De acordo com o gráfico 2.3.3, nota-se que o coeficiente de absorção da água pura é
minima em 400nm e 600nm, aumentando abruptamente na região do infravermelho próximo. Por
outro lado o coeficiente de espalhamento e máximo em torno de 400nm crescendo exponencial-
mente em direção ao infravermelho. De acordo com a equação 2.3.1, conclui-se que a energia
refletida pela água é máximo no azul decrescendo em direção ao vermelho. Como efeito, a água
pura, na imagem de satélite aparecera azul escuro.
Ao acrescentar substância oticamente ativa, o espectro refletivo da água mudará.
A figura 2.3.4a ilustra o coeficiente de absorção da água com diferentes concentração de Ma-
téria Orgânica Dissolvida, MOD. O coeficiente de absorção cresce exponencialmente em direção
aos maiores comprimento de onda à medida que o teor de MOD cresce. Por outro lado, o aumento
do teor de matéria orgânica aumenta o retroespalhamento da REM, em direção ao comprimento
de onda mais longo, isto é, aumentando a concentração de MOD a reflectância, região do azul,
diminui até que seu máximo passa a ocorrer entre o verde e o vermelho dando a água uma coloração
22 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
Figura 2.3.3: Curva dos coeficiente de espalhamento e absorção da água, modificada de meneses( 2001).
amarela. Aumentando ainda mais o teor de MOD, a absorção supera o espalhamento. Não havendo
energia retro espalhada a água apresentará uma coloração negra, quando em grande quantidade.
(a) Coeficiente da absorção da água para diferente
concentração de MOD.
(b) Fator de reflectância birecional para diferentes concentração de
MOD relaizada em laboratório.
Figura 2.3.4: Comportamento da água para diferentes concentração de MOD. Obtida de Meneses( 2001).
A figura 2.3.4b é o experimento laboratorial da reflectância bidirecional, em função do com-
primento de onda. Ela evidencia que como o aumento da concentração de MOD, ocorre a redução
da reflectância na faixa do azul, 450nm, ao verde 550nm. No vermelho, 650nm Não ha variação da
reflectância. No infravermelho a reflectância aumenta com o aumento do teor de MOD.
O fitoplâncton através da clorofila, carotenoide e biliproteina causam absorção seletiva da REM.
A tabela 6.1 mostram os pigmentos e sua faixa de absorção. Pode ser observado que as faixas
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 23
principais de absorção são no azul e vermelho, com exceção das biliproteina que ocorre no verde.
Como efeito, o aumento da concentração de algas implica na redução da reflectância na faixa do
azul.
Tabela 2.3.1: Bandas de absorção dos elementos fotossintetizadores. Obtido de Meneses ( 2001)
Pigmentos Bandas de Absorção ( nm)
Clorofila a 450/675
Clorofila b 480/650
Clorofila c 440/645
Carotenoide 425/450/500
Biliproteina 498/553/555/562/568/585/620/650/670
Os materiais inorgânicos são responsáveis pelo aumento da reflectância da água. A figura 2.3.5
diz que o aumento do teor de material suspenso causa o deslocamento do máximo da reflectância
em direção aos maiores comprimento de onda. Outra característica evidenciada pelo gráfico é o
comportamento em patamar quase constante na faixa de 500nm a 700nm, do máximo, para alta
concentração de matéria suspenso. Alem de evidenciar um expressivo aumento de reflexão na
região do infravermelho.
Figura 2.3.5: Fator de reflectância bidirecional para materiais suspenso. obtido de Meneses ( 2001).
2.3.2 Interação da REM com a Vegetação
A reflectância da vegetação capitada por um sensor é a soma de vários fatores fisiológicos como ma-
turidade da folha, pigmentos presente, orientação estrutural do mesófilo, folhas danificadas, folhas
pilosas, conteúdo de água, planta suculenta, espaço poroso de ar na folha, salinidade, nutrientes,além de fatores como quantidade e orientação da folha, característica de fundo (Background),como
reflectância do solo, folhas caídas, sombras, ângulo zenital do sol, ângulo de visada do sensor.
A incidência da REM na vegetação causa absorção, reflexão e transmissão. A qualidade e a
quantidade de cada um depende da estrutura e especie de planta. Para entender o resultado da
24 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
interação é necessário ter uma noção sobre a fisiologia da folha. A figura 2.3.6a mostra o corte
(a) Corte trasversal de uma folha. (b) Porcentagem de Reflectância, Absortância e Trasmitacia
de uma folha de laranja
Figura 2.3.6: Gráfico obtido de Liu( 2006).
transversal de uma folha com sua estrutura. Na face superior e inferior encontra se a epiderme
inferior e superior. Ela envolve a folha e não apresenta espaços intercelulares, com exceção do
estômato. A célula epidérmica possui citoplasma incolor contendo pouco ou nenhuma cloroplasto.
A parte externa existe uma cutícula a prova de água que contem uma substância inerte resistente à
degradação enzimática causada por micro-organismo denominado cutina. A cutina pode aumentar
de tamanho quando a planta é submetido à tensão. A clorofila, centro de produção de matéria seca
pelo processo fotossintético com absorção da REM azul e vermelha, encontra-se no mesófilo. Esta,
por sua vez, se encontra em uma célula localizada entre as camadas superior e inferior das células
epidérmicas. Abaixo da epiderme superior encontra-se as células paliçádicas formando ângulo
reto com a epiderme superior. Entre o parênquima paliçádico e a epiderme inferior encontra-se as
células lacunosas. Elas são irregularmente espaçadas com cavidades cheia de gases ligadas aos
estômatos. O transporte de nutriente são feito por canais que se ramificam entre os mesófilos.
A figura 2.3.6b ilustra o comportamento espectral de uma folha de laranja, discriminadamente.
Nela percebe-se que:
1. Faixa do visível 450nm a 750nm: 90% da REM é absorvida, 8% Refletida e 2% Transmitida.
A diferença na absorção é devido a presença de pigmentos como clorofila a e b, carotenoide
e xantofila.
2. Faixa do infra vermelho próximo 750nm a 1350nm: 5% Foi absorvido, devido a estrutura
interna da folha, 55% refletido e 40% transmitido;
3. Faixa do infravermelho de ondas curtas 1350nm a 2500nm: nesta faixa observa-se dois
máximos e dois mínimos de absorção. O máximo de absorção ocorrem com 65% em 1450nm
e 85% em 1950nm devido à presença de água. Os mínimos com absortância de 30% e 60%
em 1650nm e 2200nm devido a estrutura da folha.
Para melhor compreensão considere a seguinte abreviação para os intervalos de REM:
• Visível 450nm - 750nm: Visible - VIS;
• Infravermelho próximo 750nm - 1350nm: Near Infra Red - NIR;
• Infravermelho curto 1350nm a 2500nm: Short Infra Red - SIR.
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 25
Resposta espectral de uma folha jovem e uma folha madura
A figura 2.3.7 ilustra a resposta espectral de uma folha de algodão jovem e uma madura. Como pode
ser observado, a absorção é de 5% na faixa VIS e a Refletância é de 15% no NIR. Ao atravessar as
camadas de uma copa da vegetação, a REM sofre sucessivas transmitância e reflexão originado
numa reflectância de 75% na região do NIR. As figura 2.3.8a e 2.3.8b mostram um esquema de
Figura 2.3.7: Reflectância da folha de algudão para diversas idades da folha. obtido de Liu ( 2007).
uma folha folha nova e compacta e um afolha velha e esponjosa. Ela explica o porque da diferença
de comportamento espectral. Os espaços vagos de ar no mesófilo são oriundo dos espaçamento
existente entre as paredes celulares. Elas são bem desenvolvidas nas folhas velhas e esponjosas.
Quando a folha atinge um terço de seu tamanho adulto esse espaçamento são bem desenvolvidos.
A estrutura compacta nas folhas novas são indicativos de que o espaçamento intercelulares não
estão desenvolvidos. A figura 2.3.9 ilustra a resposta espectral se dará na faixa ótica do espectro
eletromagnético. Elas mostra que as folhas novas apresenta reflectância maior que as folhas velhas.
Isto se explica pela concentração da clorofila concentrada na epiderme superior. Por outro lado
a alta reflectância apresentada pelas folhas maduras na região NIR é explicada pelo aumento da
cavidade bem estruturada na camada do parênquima lacunoso nas proximidades da epiderme
inferior.[liu2015aplicaccoes]
O aumento da área total de folhas, por metro quadrado de terreno, denominado índice de área
foliar, é outro parâmetro que interfere no aumento da reflectância. A reflectância, devido esse
parâmetro, não cresce indefinidamente, ele tende a um patamar constante para um determinado
índice de área foliar. A presença dos pigmentos como clorofila, cor verde, xantofila e carotenoide,
cor amarela e antocianina, cor vermelha, são responsáveis por 70% a 90% da absorção na faixa
do VIS. O pequeno pico neste intervalo, evidenciado pelo figura 2.3.10, fornece informação do
estagio de crescimento e da saúde do vegetal. Planta no estágio vegetativo, apresenta o máximo
de reflectância na faixa de 550nm, cor verde, e estagio de maturação na cor amarela. conclui-se
26 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
(a) Folha nova. Obtida de Liu 2007 (b) Folha Velha. Obtida de Liu 2007
Figura 2.3.8: Estrutura de folhas novas e velhas. As novas a
que esse parâmetro pode ser usado para monitoramento de crescimento vegetativo e produtividade
de biomassa. A orientação do mesófilo exerce seu efeito no comportamento espectral na faixa do
Figura 2.3.9: Reflectância da folha de algodão para a faixa do VIS. Obtido de Liu ( 2007).
VIS e NIR. A reflectância das plantas em relação ao ângulo de visada do sensor é mostrada na
tabela 6.2. Folhas danificadas costuma ser um indicativo de problema na vegetação. Em alguns
casos a ação de pragas e doenças são detectadas pelo sensoriamento remoto antes de sua efetiva
manifestação, como a doença da batata, pela coloração das folhas. As faixas que permitem esse
feito é a do VIS e NIR. Neste contexto a reflectância observada diminuir drasticamente quando
comparada com a vegetação sadia.
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 27
Tabela 2.3.2: Ângulo de capitação da REM em relação ao tipo de planta. Obtido de Liu ( 2007)
Tipo Ângulo de Visada ( graus)
Xeromórficos 0o a 15o
Folhas Pilosas 10o a 15o e 60o a 70o
Opacas e onduladas 70o a 80o
Uma folha que se desenvolve na sombra ou no sol afetará a distribuição da reflectância ao longo do
espectro eletromagnético. Geralmente as folhas localizadas nas áreas de sombras não serão bem
desenvolvidas. folhas devolvidas na sombra possuem menos estômatos, células paliçádicas mais
finas, mais quantidades de espaços vagos. O desenvolvimento do mesófilo dependera da quantidade
de luz que ele recebeu no estagio de crescimento. A figura 2.3.10 ilustra a assinatura espectral de
uma três folhas. Como pode ser observado as reflectância varia de acordo com a região do espectro.
Figura 2.3.10: Reflectância da folha de abacate. Obtido de Liu ( 2007).
No VIS, 500nm a 750nm, a folha nova desenvolvida na sombra apresentará menor reflectância
devido a menor quantidade de clorofila. Na região do infravermelho ocorre uma inversão. 50% da
reflectância, foi atribuído às folhas velhos desenvolvida no sol, 44% de reflectância da folha nova
na sombra e 30% folha nova ao sol.
As figuras 2.3.11a e 2.3.11b mostra a reflectância com a diminuição da umidade. Pode-se observar
que na figura 2.3.11a a reflectância aumenta de forma geral em toda faixa ótica, ou seja 450nm a
2500nm. Na figura 2.3.11b, obtida da observação de três bandas com a variação do teor relativo de
umidade nas folhas, foi observado que a reflectância diminui na faixa de 0,970µm e 1,2 µm, mas
aumenta na faixa de 1,75µm. Os resultados são antagônicos. Segundo Liu( 2007), o murchamento
causado pela perda de água diminui a quantidade de água no mesófilo, diminuindo, também, a
reflectância. Quanto maior a quantidade de água maior o "espelhamento"aumentado,assim, a
reflectância. Os procedimentos experimentais utilizados para obtenção do gráfico 2.3.11a não
causam deficit hídrico na vegetação. Esta observação aproxima o gráfico 2.3.11b da realidade. A
Salinidade pode causar varição no comportamento espectral da vegetação. É sabido que plantas sali-
28 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
(a) Variação da reflectância com o teor de umidade
sem provocar déficit hídrico.
(b) Variação da reflectância com o teor de umidade com déficit
hídrico
Figura 2.3.11: Gráfico obtido de Liu( 2006).
nas possuem folhas grossas, parênquima paliçádico compacto, menos clorofila, menos cloroplastos,
menos estômatos, com espaço intercelulares menores. Este fato resulta na redução da reflectância e
no aumento da transmitância na faixa do infravermelho.
O comportamento espectral do dossel de uma vegetação não segue, em linhas gerais, a de
Figura 2.3.12: Reflectância de folha de algodão e do dossel. Obtido de Liu ( 2007).
uma folha isolada. Isto porque o resultado da medição espectrorratrométrica do dossel implica na
superposição de vários elementos como reflectância do solo, das condições ambientais, dos outros
elementos da vegetação como flores e troncos. A figura 2.3.12 ilustra a diferença de reflectância
entre uma única folha e do seu dossel. Nela observa-se que o comportamento espectral na faixa
do NIR não são correspondentes. Este fado é devido as sucessivas reflexões que a REM sofre ao
atravessar as diversas camada de uma copa, retificando a reflectância de topo.
2.3.3 interação da REM com o Solo
Os padrões de reflectância do solo esta mais relacionado com seus constituintes do que com o tipo
de classe. Os constituintes do solo pode ser classificado como constante, exemplo, tipo de mineral ,
granulação, teor de matéria orgânica, e parâmetros variáveis, como teor de umidade e rugosidade da
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 29
superfície. Ao contrario da vegetação o solo não apresenta um único padrão de resposta espectral.
Meneses ( 2001) cita três tipos de padrões no intervalo de 400nm a 800nm e cinco padrões de
curvas como ilustrado na figura 2.3.13. Os constituintes que controlam a reflectância das curva da
figura 2.3.13 são:
• Espectro a: Solo de textura argilosa com alto teor de matéria orgânica. Esta curva é caracteri-
zada pelo baixo albedo e convexidade da curva no intervalo de 500nm a 1300nm.
• Espectro b: Oxido de ferro com baixo teor de matéria orgânica. Albedo alto e curva concava
no intervalo de 500nm a 1300nm.
• Espectro c: Médio teor de oxido de ferro e baixo teor de matéria orgânica. O oxido de ferro
domina a forma da curva espectral, possuindo banda de absorção em 700nm e 900nm. A
banda de absorção em 2200nm é causado pela presença de minerais com hidroxila.
• Espectro d: Arenoso com alto teor de matéria orgânica. A matéria orgânica dita a forma da
curva espectral, apresentando comportamento concavo de 500nm a 750nm, e convexa no
intervalo de 750nm a 1300nm.
• Espectro e: Textura argilosa com alto teor de oxido de ferro. O oxido de ferro domina as
característica do espectro, possuindo baixo albedo.
Figura 2.3.13: Cinco padrões de resposta espectral. Obtido de Meneses ( 2001).
Santos ( 2013), chama a atenção para o alto grau de correlação entre os parâmetros constantes e
variáveis. O aumento do teor de umidade diminui o albedo em toda extensão da curva espectral,
como ilustrado na figura 2.3.14. A faixa de extensão de 1400nm a 1900nm serve para estimar a
quantidade de água no solo. A granulometria também influencia na resposta espectral, foi confir-
mado em laboratório que existe um relação inversa entre o tamanho dos agregados e a reflectância,
quanto maior for o tamanho da partícula, menor sera o albedo, equação 2.3.15.
R =
κ
10η×d
+R0 (2.3.2)
Onde:
R: Reflectância;
30 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
(a) solo argiloso, com e sem umidade. (b) Solo arenoso, com e sem umidade.
Figura 2.3.14: Gráfico obtido de santos( 2013).
d: Diâmetro do agregados;
R0 : Reflectividade infinita, ou seja, Reflectância para os agregados de tamanho superior àquele
para o qual não ha mais efeito do tamanho das partículas;
κ,η : Constante que dependem do solo.
Porem resultados experimentais de campo podem contrariar a equação 2.3.2. Isto se explica
para solos não perturbados, ou seja que não sofreu tratamento para agricultura. Neste caso as argilas
podem formar agregados de tamanho maior que o grão de areia. Quando a REM incide sobre ele,
há perda devido ao sombreamento dos agregados causando diminuição na reflectância.
[meneses2001sensoriamento] [rodrigues2013planejamento] A figura 2.3.15 ilustra a resposta
espectral com a variação da granulometria para um mesmo teor de umidade.
Figura 2.3.15: Resposta Espetral de acordo com a granulometria. Obtido de Santos ( 2013).
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 31
2.3.4 Interação da REM com a Rocha
Uma rocha é formada por uma assembleia de minerais. Cada mineral possuem distintas forças de
ligação iônica, tamanho de átomo, raios iônicos, dentre outras características físico química, que pos-
sibilitam um espectro para cada minima variação na composição dos minerais.[meneses2001sensoriamento]
Em relação ao material de origem, as rochas são classificadas em Ígneas, metamórficas e se-
dimentares, seus principais elementos, oxigênio, silício e alumínio não possuem feição de absorção
na faixa ótica, 400nm a 2500nm, ou seja são opaco neste intervalo. Portanto o espectro dos minerais
e rochas são ditados por elementos menores como ferro, magnésio cálcio, nas sua maioria metais
de transição.
Comportamento Espectral das Rochas Ígneas
As rochas ígneas, formado do resfriamento do magma na superfície, vulcânica ou subsuperfície,
plutônica pode ser classifica de acordo com a porcentagem de SiO2 em:
1. Acidas: SiO2 > 66%
2. Intermediárias: 52 < SiO2 < 66%
3. Básicas: 45 < SiO2 < 52%
4. Ultrabásica: SiO2 < 45%
A figura 2.3.16 ilustra a assinatura espectral da rocha ígnea. A presença de materiais félsicos,
quartzo e feldspato, afeta o comportamento espectral das rocha ígnea acida com baixa absorção, alta
transparecia e alta refletividade[venturieri2007curso]. A baixa concentração de materiais máficos
torna pouco perceptível as bandas de absorção devido ao ferro férrico e ferroso. Os elementos que
causas feições de absorção mais evidente a água e a hidroxila. Nas rochas intermediárias as bandas
de absorção causada pela água e pelo hidroxila são menos evidentes. O baixo teor de materiais
máficos e o aumento do teor de magnetita causa a diminuição do albedo, ao longo de todo espectro
na faixa ótica. As rochas básicas, com baixa concentração de SiO2, apresenta baixo albedo. AS
rochas ultrabásicas apresenta o menor albedo pelas suas características de baixo teor de opacos, e
quantidade pronunciada de ferro férrico e ferroso.[venturieri2007curso]
2.3.5 Interação da REM com a Rocha Metamórficas
As rochas metamórficas são derivações de rochas pré existentes pela mudança mineralógica,
químicas e texturais, devido ao estado de tenção e temperatura ocasionada na subsuperfície terrestre.
A presença de íon de ferro, cromo, carbonatos e hidroxila faz com que os níveis a absorção sejam
bem definida, mas que vão depender das característica da rochas de origem. A figura 2.3.17 ilustra
a assinatura espectral de algumas rochas metamórfica.
2.3.6 Interação da REM com a Sedimentares
As rochas sedimentares são formadas da sedimentação da superfície quando submetido a pressão e
temperatura menor que as outras especies estudadas. Exibem bandas bem definidas para oxido de
ferro, carbonato e minerais de argila. Porem essas feições podem ser mascaradas pela presença de
mateis carbonosos. As feições do arenito apresenta grãos de quartzo coberto por oxido de ferro
possuindo feição de absorção em 870nm. A figura 2.3.18 apresenta a resposta espectral de algumas
rochas sedimentares. Os espectros das rochas, estudado acima, são resultados laboratoriais, porem
em campo, a REM registradapelo sensor, para formação das imagens, devem ser contextualizadas
com o ambiente. Meneses( 2001), diz que as dificuldades na interpretação de rochas é devido as
limitações referentes a parâmetros ambientais, parâmetros do sensor e parâmetros espectrais.
Por parâmetros ambientais cita-se a cobertura vegetal e solos como fatores intransponível para REM,
impedindo a identificação direta de elementos litológicos. A atmosfera causa danos irreversíveis a
32 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
(a) Assinatura espectral das rochas ígneas sem fei-
ção de absorção das rochas intermediárias.
(b) Assinatura espectral das rochas ígneas com fei-
ção de absorção das rochas intermediárias.
(c) Assinatura espectral de algumas rochas ígneas.
Figura 2.3.16: Assinatura espectral das rochas ígneas. obtido de santos( sd).
identificação de rochas por causam da absorção de REM nos intervalos de 1400nm e 1900nm. São
exatamente neste intervalo que seria possível identificar algumas rochas. Os parâmetro do sensor
serão comentados mais adiante. Quanto ao parâmetro espectral, o fato da REM não ultrapassar os
primeiros 50µm de profundidade do material, raramente as informações levantadas representação,
na integra as composição e distribuição mineralógica da rocha, sem comentar na pequena parcela
de minerais que apresentam feição de absorção na faixa ótica.
2.3.7 Interação da REM com os Elementos Urbanos
Sousa( 2005) Estudando a resposta espectral dos elementos urbano, tabela 2.3.3, da cidade de são
Jose dos Campos-SP, encontrou as feições descritas na figura 2.3.19.[sousa2005comportamento]
Observando a figura 2.3.19 nota-se que a reflectância dos alvos urbanos mais elevado para o
zinco 1 foi de 40% . O amianto apresentou a mais baixa reflectância em 5%. Apenas o zinco 2
apresentou decaimento da reflectância com o crescimento do comprimento de onda. A sobreposição
dos gráficos estudados neste capitulo, somado à amplitude das bandas das imagens de satélite
2.3 Interação da REM com os Objetos: Resposta Espectral 33
Figura 2.3.17: Resposta Espetral de rochas metamórficas Obtido de Gauvão( sd).
Figura 2.3.18: Resposta Espetral de rochas sedimentares Obtido de Gauvão( sd).
tem-se a base de interpretação das imagens de satélite multiespectral.
34 Capítulo 2. Interação da REM com a Matéria
Tabela 2.3.3: Elementos urbanos com correspondente na figura 2.3.19. Obtido de Sousa ( 2005)
Característica da Superfície
Tipo de material Cor Estrutura Tempo de Uso Estado da Superfície
Telha de Amianto 1 Cinza Amianto+cimento ± 20 anos Resíduo Ogânico
Telha de Amianto 2 Cinza amianto+cimento Resíduo Ogânico
Telha de Barro Avermelho Argila+Água ± 8 meses Limpo
Telha de Zinco 1 Metálico Zinco ± 3 meses Limpo
Telha de Zinco 2 Metálico Zinco ± 10 amos Oxidação e camada impe.
Concreto Cinza-Claro Areia+Cimento+Brita Indefinido Poeira Fina
Asfalto Preto Brita+Betume Indefinido Poeira Fina
Figura 2.3.19: Resposta Espetral de elementos urbanos. Obtido de Sousa ( 2005).
3. Sensores Imagens
Dos capítulos anteriores notamos que o comprimento de onda da REM que sai do sol em direção
em terra não chegam integralmente na superfície. Ela interage com a atmosfera e logo em seguida
com os alvos. A REM refletida, que carrega as informações sobre os objetos, sera detectado por
um sensor presente numa aeronave ou em um satélite. Neste capitulo estudaremos os sensores
orbitais e a formação das imagens de satélite. Compreendendo como é formado uma imagem sua
interpretação e tratamento digital sera facilitado.
Segundo Wendling( 2010), sensores são quaisquer instrumento eletroeletrônico capaz de capi-
tar uma determinada formate energia e converte-la em outro que precisa ser medida, como energia
eletromagnética em elétrica. Meneses( 212) define sensores imageadores multiespectral como o
instrumento capaz de registrar, simultaneamente, múltiplas imagem de uma área terrestre, na faixa
ótica da REM.
Em sensoriamento remoto um sensor viaja em uma plataforma chamada satelita, que possui
orbita baixa, até 2000km, passando no equador em cada latitude sempre na mesma hora, na deno-
minada orbita heliossíncrona, garantindo a iluminação constante dos objetos. Dos satélites, os mais
comuns são:
• Série LandSat, Ikonos - EUA;
• Série Spot - França;
• Serie Cbers - China e Brasil;
• Dentre outros.
3.1 Classificação dos Sensores
Um sensor pode ser classificado em função:
• Da fonte de energia capitada:
– Passivo: Precisam de uma fonte externa como o sol ou a terra.
– Ativo: Emite a REM que capita, Exemplo RADA.
• Tipo de produto de saída:
36 Capítulo 3. Sensores Imagens
– Sensor não imageador: Gera gráfico de reflectância
– Sensor imageador: Geram imagens.
• Faixa de REM que cobrem:
– Óticos: 400nm a 2500nm
– Termal: 8µm a 14µm
– Micro-ondas: 1mm a 100cm.
Daremos atenção aos sensores passivos, imageadores, óticos.
3.2 Formação das Imagens
As imagens formadas na faixa ótica podem ser obtidas de duas formas distintas. Por varredura
mecânica e varredura eletrônica. As característica de obtenção implicam diferença no tamanho
do objeto percebido na superfície da terra, ou seja, na resolução espacial, assim como no proces-
samento digital de cada uma. A semelhança entre os dois métodos reside na existência de dois
elementos. Detector de REM e eletrônica de sinais.
Um imageador funciona da seguinte forma. A cada instante ele coleta amostra de REM de
uma pequena área na superfície terrestre. O nome dessa amostragem é pixel, picture elements. Ele
constitui o menor elemento que o sensor conseguem enxergar na superfície da terra e é inversa-
mente proporcional a resolução espacial do sensor. Ou seja, quanto maior a área de amostragem
terrestre, pixel, menor é a resolução espacial. A amostragem de REM coletada é convertida, por
detectores, em sinais elétrico com intensidade correspondente à intensidade de radiância de cada
pixel. Este sinal elétrico é amplificado, filtrado, amostrado e quantizado numa escala em forma de
bits. Geralmente 8 ou 11 bits, caracterizando a resolução radiométrica da imagem. Dessa forma,
através de um softwares, esses números quantizados são transformado em níveis de cinza. Sendo
zero para nível de cinza escuro e 255, 8 bits, ou 2048, 11 bits, para nível de cinza claro.
3.2.1 Sensores de varredura mecânica
Os sensores de varredura mecânica, também chamados de whiskbroom ou cross-track, são forma-
dos por um espelho plano de berílio, inclinado quarenta e cinco graus, alem de um conjunto de
detectores discreto, conforma evidenciado na figura 3.2.1. Esse sistema se caracteriza por fazer
a varredura da terra pixel a pixel numa linha de centenas de quilometro, perpendicular a linha de
trajetória do satélite. Esse fato só é possível porque o espelho de berílio esta ligado a um rotor
que causa uma altíssimo rotação que varia num ângulo de 5 a 10 graus. Este ângulo e chamado
de campo de visada, Fiel of View, FOV. Para construir uma imagem o sensor se atem por uma
fração de milionésimo de segundo na linha, a fim de coletar uma amostragem de radiância que
passa pelo telescópio, num ângulo solido de miliradianos denominado campo instantâneo de visada,
IFOV, formando um pixel. pode-se observar que um pixel é a taxa de amostragem por áreas de
radiância. Ao longo da rotação, o espelho coleta milhares de pixel. A REM que incide no espelho é
direcionada a um telescópio que em seguida é enviada para os detectores.
Menese ( 2012), cita como limitação desse processo a baixa permanecia de observação de um
pixel na observação da radiância, ocasionando uma alta relação sinal ruido. Como vantagem
a despesão da REM possibilita a formação de múltiplas imagens numa ampla faixa do espectro
ótico. Nesses termos a soma da energia radiante total do alvo e alta diminuindo a relação sinal/ruido.
3.2 Formação das Imagens 37
Figura 3.2.1: Sensor de Varredura mecânica. Obtido de Meneses ( 2012).
Ruídos são sinais gerado pelo funcionamento do sensor. Cita-se como exemplo os sensores
TM e ETM do LandSat. Como observado no lado direito da figura 3.2.1para formar uma imagem
parte da radiação passa pela placa dicroica, originando três feixes. Duas dela são direcionadas para
sensores para formar uma imagem e o outro feixe é direcionado a um prisma a fim de dispersar a
REM para formação de outros quatros feixes. Cada feixe é formado por um intervalo de compri-
mento de onda denominado banda. Essas bandas, são detectadas por sensores fotoelétricos que
produzirão uma carga proporcional à intensidade da REM, esse sinal elétrico e coletado amostrado
e amplificado para formar uma imagem.
3.2.2 Sensores de varredura eletrônica
Os sensores de varredura eletrônica, também chamados de Pushbroom ou along-track, é uma
formação linear de milhares de detectores ou dispositivo de carga acoplada, Charge Coupled
Devices CCD, ou seja um chip de metal semicondutor organizado de forma linear, conforma a
figura 3.2.2a. De forma similar ao sensores de varredura mecânica, o escaneamento da super-
fície ocorre em linhas perpendicular à trajetória do satélite. A diferença esta no fato do sensor
de varredura eletrônica capturar todos os pixels de uma linha ao mesmo tempo. Isto é possível
pela presença de um sistema grande angular, que converge a radiância para a matriz de semi
condutores. Cada detector dessa matriz é responsável para capturar a radiância de uma área da
superfície terrestre. Nesse sistema o maior tempo de permanência no registro da radiância, dimi-
nuindo a relação sinal ruido. ESta tecnologia permite fornecer imagens de alta resolução espacial.
Sua desvantagem esta na baixa resolução espectral, abrangido do visível ao infravermelho próximo.
Um exemplo é o sensor HRV do satélite Francês SPOT. A imagem formada por ele tem 60km de
extensão. cada detector permite fazer uma amostragem de radiância correspondente a uma área de
10m na superfície da terra.
O estado da arte em sensoriamento remoto, em termo de sensor, esta no uso dos sensores hi-
perespectrais, como ilustrado na figura 3.2.1b. Trata-se um processo de varredura eletrônica com
centena de imagens, na faixa ótica, com largura espetral em torno de 10nm a 20nm. Seu objetivo é
medir , quantitativamente a assinatura espectral dos elementos da superfície terrestre. o Espectro
construído pelas imagens hiperespectral podem ser comparadas com espectros obtidas em campo
ou bibliotecas espectrais a fim de obter informações sobre a situação dos elementos da superfícies
38 Capítulo 3. Sensores Imagens
(a) Sensor de varredura eletrônica multiespectral (b) Sensor de varredura eletrônica hiperespec-
tral.
Figura 3.2.2: Sensor de varredura eletrônica.
terrestres.
A maioria dos sensores hiperespectral são aerotransportado, como AVIRIS, desenvolvido pela
NASA com 224 bandas cobrindo a faixa do espectro de 400nm a 2500nm. O sensor orbital mais
famoso é o Hyperion a bordo do satélite EO-1, também desenvolvido pela NASA. O HYPERION
possui 220 bandas cobrindo a largura espectral 400nm a 2500nm. A definição espacial é de 30m
com uma área terrestre de 7,5km x 100km por imagem. Mais informações de como obter, preço,
área de imageamento pode ser adquirido no site+ ”http://usgs.gov”.
3.2.3 Resolução de imagens
A eficiência e potencialidade de um sensor pode ser medido pela resolução das imagens geradas.
As imagens de sensoriamento remoto diferencia de outras imagens por quatro elementos que
caracterizam sua resolução:
• Resolução espacial - Caracterizada pela área de amostragem do campo instantâneo de visada;
• Resolução espectral - Caracterizado pelo numero de bandas de uma imagem assim como a
largura de cada banda;
• Resolução radiométrica - Caracterizado pela quantidade de nível de cinza que uma banda
apresenta;
• Resolução temporal - Caracterizada pelo tempo de revisita de um sensor em uma área da
superfície terrestre.
A interpretação de uma imagem esta relacionada à ação conjunta dos quatro elementos. Porem para
integra-la deve-se estuda-la separadamente.
Resolução Espacial
Resolução é espacial é a capacidade que um sensor tem de identificar um elemento na superfície
da terra. Quanto menor o objeto capaz de ser percebido pelo sensor, maior a resolução espacial.
A visão conceitual do tamanho minimo de um objeto é limitado pelo tamanho do pixel. Ou seja,
conceitualmente, o menor objeto teria que ser igual ou maior que o tamanho de um pixel, para
ser detectado pelo sensor, como observado na figura 3.2.3a. Porém, a pratica diz que um objeto é
percebido em uma imagem quando sua menor dimensão for igual à metade da resolução do pixel,
mesmo assim deve haver um elemento de alto contraste para distingui-lo.
3.2 Formação das Imagens 39
(a) Distinção de dois elementos proximo. Arvore
não resolvida Confusão na definição
(b) Distinção de dois elementos separado por um de alto contraste.
Arvore resulvida
Figura 3.2.3: Definição espacial para distinguir dois elementos
Segundo Meneses( 2012), determinar a resolução espacial de um objeto implica em determi-
nar a autocorrelação organizacional dos objetos no terreno. Os objetos naturais apresenta alta
correlação espacial, ou seja baixa frequência, com pouca variação em uma área. Exemplo, um
dossel de vegetação. Por outro lado uma área urbana apresenta alta frequência de mudança, com
baixa correlação espacial entre os objetos. A resolução espacial de um objeto, D, é função direta da
altura do sensor, H, e de sua abertura de visada instantânea, IFOV, β , de acordo com a equação
3.2.1.
D = H×β (3.2.1)
De acordo com a equação 3.2.1 nota-se que quanto menor o IFOV, menor o tamanho do objeto
percebido no campo. Por outro lado esta equação mostra que resolução espacial é uma medida
geométrica não sendo um sinônimo de pixel. Através da resolução espacial é possível fazer uma
aferição entre resolução espacial e escala. A figura 3.2.4, obtida de Meneses ( 2012), mostra
três imagens de resolução espacial de 1m, IKONOS, 10m, SPOT e 30m, Landsat. As escalas de
visualização sugerida são respectivamente, menor 1:10000, 1:40000, 1:100000.
Figura 3.2.4: Resolução espacial dos satélites LandSat, SPOT e IKONOS de uma área de Brasilia . Obtido
de Meneses ( 2012).
O satélite brasileiro através do sensor CCD, com resolução espacial de 20m, fornece uma es-
cala sugerida de 1:75000.
40 Capítulo 3. Sensores Imagens
Resolução Espectral
Trata-se da largura de cada banda, do numero de bandas existente em um sensor e da posição que
cada uma ocupa no espectro eletromagnético. Quanto mais estreito a faixa de comprimento de
onda de cada banda, e maior o numero de bandas produzida por um sensor, maior será a resolução
espectral. A largura de uma banda é ditada pela pelo comprimento do espectro de absorção de cada
elemento. Estas feições permitem identificar diferentes tipos de objeto e possuem largura de 10nm
a 20nm. Acima deste valor não é possível discriminar objetos pela sua composição. A figura 3.2.5,
ilustra uma imagem da Floresta Amazônica, como exemplo da importância da resolução espectral
na interpretação de uma imagem. Na figura 3.2.5a observa -se, através do gráfico da reflectância,
que a altura relativa da resposta espectral da água e vegetação é baixa, causando confusão en-
tre pixel de floresta e água, tornado esta imagem, da faixa do visível ruim para analises hidrológicas.
A figura 3.2.5b ilustra a imagem obtida de uma banda do infravermelho. Nota-se que a altura
relativa da reflectância da vegetação é muito maior que o da água. Neste contexto, os pixels da
vegetação apresenta-se mais claro que o da água tornando essa imagem boa para analise hidrológica.
Outra influencia da resolução espetral esta no aparente aumento da resolução espacial. Isto
explica porque uma estrada, de comprimento de 12m, aparece clara numa imagem de resolução
espacial de 30m. Para isso é necessário definir pixel puro e pixel mistura.
Um pixel é considerado mistura quando a REM resultante da área de amostragem terrestre é
a soma da reflectância de vários elementos diferentes. Como Exemplo cita-se um pixel com área de
900 m2 de uma área urbana com casa arvores piscinas. Neste caso a reflectância registradapelo
sensor é a integração da reflectância de cada elemento.
Um pixel é denominado puro quando os elementos da área de amostragem não possuem grande
variação de elementos, como o dossel de uma floresta densa, água ou uma cultura agrícola com
pouco background de solo.
De posse destes conceitos de pixel mistura fica simples aferir como a resolução espectral causa a
aparente melhora da resolução espacial. Um pixel mistura formado por asfalto, baixo albedo, e pela
vegetação, possui integração diferente dos pixels do entorno, tornado a estrada fácil de identificar
numa imagem de satélite.
Resolução Radiométrica
Durante o processo de formação de uma imagem, quando a radiância, correspondente a um pixel,
entra em contato com o detector, ela sera transformada em corrente elétrica. Esta corrente sera quan-
tizada. O intervalo de valor dessa quantização, contada em bits, e transformado em nível de cinza
será a resolução radiométrica. Os sensores que produzem imagens de media resolução espacial,
possui resolução radiométrica de 8 bits, ou 28 = 256 níveis de cinza, sendo zero correspondente à
cor preta e 255 à cor branca. Sensores de alta resolução espacial possuem resolução radiométrica
de 11 bits, ou 211 = 2048 níveis de cinza. O sistema visual humano não consegue distinguir mais
de 30 níveis de cinza, porem esse numero e ilimitado para o computador. Crostra( 1992).
A figura 3.2.6 ilustra duas imagens com resolução radiométrica diferente. na figura 3.2.6a não é
percebido detalhes do rosto da criança. Ao aumentar o nível de cinza, é notável a clareza do detalhe
no rosto do menino. É exatamente isso que a resolução radiométrica faz, aumenta o nível de detalhe
para o fotointerprete.
Se o objetivo for diferenciar classe de elementos, como florestas e cerrados, imagens de com
3.2 Formação das Imagens 41
resolução radiométrica de 8 bits sera suficiente. Porem se houver mais sutileza na identificação do
alvo como diferenciar os pequenos valores de níveis verde emitido pela vegetação sera necessário
uma imagem de alta definição espacial e radiométrico de 11 bits, como ilustrado na figura 3.2.7.
Meneses( 2012).
Resolução Temporal
Trata-se do tempo que o sensor leva para revisitar uma área. É um parâmetro fundamental para
monitoramento de alvos dinâmicos.
Portanto conclui-se que uma imagem de satélite é uma matriz formado por coordenadas xy onde
x representa linha e y coluna, com inicio de coordenadas no seu canto superior esquerdo. Cada
elemento possui um característica z denominado Digital Number que representa a media da ra-
diância dos elementos terrestre correspondente a uma mesma área para um determinado sensor.
Essa estrutura permite seu armazenamento em formatos que possibilitarão posterior processamento
digital.
Formato de uma Imagem de Sensoriamento Remoto
Após a REM passar pelos diversas partes do sensor, os sinais são enviado para estação terrestre por
telemetria, possibilitando a formação de imagens raster. Pelo fato das imagens de satélite serem
formadas por números inteiros, bits, elas são denominadas imagem digital, como ilustrado na figura
3.2.8. Ela deve ser vista como um documento que representa em escala, numa superfície em duas
dimensões, as feições naturais e artificial da terra. Por outro lado um algoritmo de processamento
vê a imagem como uma matriz onde cada cela é representada por sua coordenada xy de forma que
o nível de cinza é representado por uma função f ( x,y) onde bitsmax é o numero de bits da imagem
podendo ser 8, 10 ou 11.Cada programa de processamenot digital de imagem como Spring, Env,
Er-Mapper, Erdas, Idrisi, Imagine, traz um formato raster nativo mostrado pelo tabela 3.2.1.
Imagem = { f ( x,y) ∈ N/0≤ f (x,y)≤ 2bitsmax}
Os softwares de processamento de imagem permitem o salvamento em formato alternativo como
Tabela 3.2.1: Softwares com seus respectivos aquivos nativos de salvamento da imagem.
Softwares Exteção dos arquivo nativo
SPRING .GRB
ENVE .IMG
IDRISI .RST
ERDAS .LAM, IMG
ER-MAPPER .ERS
ARCGIS .BIL
.jpeg, .bmp, .tiff, .png. Esse formatos permitem a visualização da imagens, porem o usurário deve
saber suas característica de forma a manter as características originais das imagens no que tange a
tamanho do arquivo, quantidade de cores, dentre outros.
Jpeg ( joint Pictores Expert Group) Trata-se de um tipo de arquivo que armazena 16800cores,
ou seja 24 bits. Apesar deste tamanho ele gera um aquivo pequeno por causar compressão compres-
são da imagem. Isto é pela redução das quantidades de cores devido ao baixo poder de definição
visual humano em 4mil cores em media. Essa compressão é realizada pelo software toda vez que
42 Capítulo 3. Sensores Imagens
imagem é salva. Assim depois de um tempo a imagem perde qualidade. Se o processo precisar
passar por diversos níveis de salvamento não é recomentada para uso em sensoriamento remoto.
PNG ( Portable Network Graphics), semelhantemente ao jpeg possui esquema de cores em 24
bits, podendo ser comprimida, gerando um arquivos pequenos. Entre as vantagem cita-se o funda
transparente, e não há perda de qualidade ao salvar n vezes. é recomendada para uso profissional.
BMP ( Bitmap ), é o formato nativo do windows. Pode ter 1 bits até 247 bits. Não sofre compressão
no salvamento por isso possui boa qualidade em relação ao original, porem seu tamanho é muito
grande, exigindo muito espaço de memoria.
Tiff ( Tagget Image File Formats), é uma padronização de formato para ser reconhecido por
qualquer software de processamento de imagem. Por isso é o formato usado por profissionais
de sensoriamento remoto. quando em seu formato é adicionado informações sobre projeções
cartográfica, data, elipsoide e sistema de coordenadas ele passa a ser chamado de Geotiff. Ito r
possível porque o formato tiff é baseado em entidades logicas, onde cada uma possui uma etiqueta
com significado especifico que descreve atributos e parâmetros dos dados de uma imagem.
ASCII( American Standad Cod for Information Interchange) é o formato utilizado quando se
deseja salvar uma imagem em forma de texto. É um formato binário onde os códigos dos caracteres
são representado por 8 bits.
3.2 Formação das Imagens 43
(a) Banda na faixa do visivel, tanto o albedo da água quanto ao albedo
da vegetação são baixos.
(b) Banda na faixa do infravermermelho, o albedo da vegetação é alto e
da água é baixo
Figura 3.2.5: Resposa espectral influenciando na analise hidrológica na floresta Amazônica
44 Capítulo 3. Sensores Imagens
(a) Resolução radiométrica de 2 bits. (b) Resolução radiométrica de 5 bits
Figura 3.2.6: Exemplo de resolução radiométrica. Obtida de Crosta( 1992)
Figura 3.2.7: Diferenciação de classe de feições, diferenciamento de elementos. Obtido de Meneses ( 2012).
3.2 Formação das Imagens 45
Figura 3.2.8: Formato de imagem de sensoriamento remoto. Obtido de Meneses ( 2012).
4. Interpretação de Imagens
As imagens de sensoriamento remoto pode ser interpretada sob duas perspectivas complementares.
• Interpretação utilizando gráfico de resposta espectral;
• Interpretação visual pelo método das chaves.
interpretar é identificar e dar significado às feições presentes numa imagem. O resultado da
interpretação é um carta.
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral
Como visto anteriormente, a natureza da imagem digital leva a dentificação das feições segundo
sua constituição composicional. Quando se deseja identificar indivíduos dentro de uma classe é
indicado o uso de imagens multi espectral com alta definição espacial. Se o objetivo for distinguir
classe de feições como água, solo vegetação, urbano e rochas, indica-se imagens multi espectral
de media resolução espacial, ou imagens hiperespectral. Para saber a forma com que cada feição
aparece na imagem é preciso correlacionar o gráfico de resposta espectral com a posição da banda
em analise. Desta forma pode-se fazer a escolha das imagens de forma que as feições desejadas
apresenta maior diferença de albedo.
Tomamos como exemplo as imagens do satélite americano LandSat8 lançado em 2013. Ele
possui 11 bandas de acordo com o a tabela 4.1.1.
Analisando a figura 8.1a e b pode -se chegar à conclusão sobre o aspecto das feições na banda 1,
com resolução espacial de 30m, tabela 8.1. É notável, na figura 8.1b, que elementos urbanos como
concreto, reflectância de 22%, e zinco, reflectância 36%, soa muito proeminentes, justificando a
cor clara da área urbana da cidade. Ao sul aparece uma mancha mais escura, APA da pedra do
Elefante. Nela a vegetação tem maior predominância na reflectância. Como pode ser notado no
gráfico 8.1b na faixa de comprimento de onda do ultra azul, 430 a 450 o albedo da vegetação é
baixo, justificando a cor escura. Deve ser lembrado que nessa faixa o espalhamento atmosférico
diminui o contras da imagem. A banda 1 apresenta reflectância do solo, água vegetação em torno
de 4%, Fazendo com que esta banda seja impropria para discriminar essas feições. Cenas que não
48 Capítulo 4. Interpretação de Imagens
Tabela 4.1.1: Caracteristica das imagem do LandSat 8
Bandas Comprimento de Onda ( nm) Resolução Espacial
Banda 1 - Ultra azul 430 - 450 30
Banda 2 - Azul 450 - 510 30
Banda 3 - Verde 530 - 590 30
Banda 4 - Vermelho 640 - 670 30
Banda 5 - Infra vermelho proximo 850 - 880 30
Banda 6 - Infra vermelho médio 1570 - 1650 30
Banda 7 - Infra vermelho médio 2110 - 2290 30
Banda 8 - PAN 500 - 680 15
Banda 9 - Cirus 1360 - 1380 30
Banda 10 - Ifra verm. termal 10600 - 11190 100
Banda 11 - Ifra verm. termal 11500 - 12510 100
aparecem no gráfico de reflectância são evidente na imagem, como pastagem rala com solo como
pano de fundo. No APA Pedra do Elefante nota-se uma área mais escura, com baixa reflectância,
posicionada sistematicamente. Ela é ocasionada pelo sombreamento topográfico. Devido ao baixo
contraste dos elementos ela é difícil de ser detectada.
A banda 1 é sugerida para análise de costeira rastreando fitoplâncton pela sutil mudança na
tonalidade do azul e do ultravioleta.
4.1.1 Interpretação Visual de Imagens de Sensoriamento Remoto
A interpretação de imagens, ou fotoleitura, é considerado uma técnica. Ela não esta ligada a uma
ciência especifica. Seu resultado final, um mapa, depende do conhecimento especifico relacionado
com o objetivo final do trabalho. A Sociedade Americana de Fotogrametria define fotointerpretação
como:
O ato de examinar e identificar objetos em fotografias aéreas ou imagens de
sensoriamento remoto determinando seu significado.
Na interpretação visual o fotointerprete dispõe de uma imagem e extraí dela toda as informações
que sua acuidade visual e mental permitir. A fim de alcanças uma elevada acuidade mental o
fotointerprete faz uso de uma ferramenta chamada Chave de interpretação.
Chave de interpretação é um conjunto de material que auxilia o interpreta na detecção e iden-
tificação rápida dos objetos e feições. pelo fato das imagens ser formado por pixels com diferente
tons de cinza, os objetos ou feições são formados por um conjunto de elementos como:
• Tonalidade;
• Textura;
• Padrão;
• Forma e Tamanho;
• Sombra;
• Associação;
• Cor.
Tonalidade: Trata-se da intensidade de energia eletromagnética emitida ou refletida pelo alvo,
transformada em de nível de cinza, ou seja, é o nível de cinza. Quando maior a intensidade da
REM, mais branca a tonalidade será. Ela varia de Banda para Banda, como mostrada na figura 4.1.2.
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral 49
(a) Banda 1
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.1: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
Figura 4.1.2: Representação da tonalidade de uma imagem. Obtido de Filho ( 2000).
Textura: Trata-se da menor feição homogênea, continua e distinguível de uma feição que se
repete com certa frequência. Esta diretamente ligado ao tons de cinza, cor e escala de visualização
de uma imagem. A textura esta relacionada com a tonalidade. Sem variação na tonalidade não tem
como identificar textura. Cor: A cor é a mais poderosa forma de sintetizar uma grande quantidade
de informação numa imagem. Isto vem do fato da capacidade de identificação de níveis de cinza,
do humana não passa de trinta tons, enquanto a capacidade distinguir cores chega a milhares. Logo
a cor domina o sistema visual humano. Uma imagem colorida é composta pela composição de três
imagens, cada uma associada aos canhões de cores vermelha (Red), verde (Gren) e azul (Blue).
Para potencializar o uso das cores é precisa saber os fundamentos básicos das teorias das cores.
Para a interpretação de imagens de sensoriamento remoto destaca-se o espaço de cores RGB e IHS.
O espaço de cores RGB é uma teoria que teve origem nos estudos de Young (1773 – 1829).
Os resultados de suas pesquisas, a qual constituíam da sobreposição de filtros de cores, levaram às
seguintes conclusões. Sobrepondo círculos de cores:
50 Capítulo 4. Interpretação de Imagens
• Verde+Vermelho = Amarelo;
• Verde+Azul =Cyan;
• Azul +Vermelho = Magenta;
• Azul +Vermelho+Verde = Branco;
Como a azul, verde e vermelho não pode ser obtido da mistura de dois deles eles são denominado de
cores primárias aditivas. Quando quantidades diferentes de azul, verde e vermelho são adicionadas
ao sistema milhares de cores podem ser obtidas. As cores amarela, cyan e magenta são denominadas
cores primarias subtrativas, pois resulta da retirada das cores Azul, Vermelha e Verde da luz Branca,
ou seja:
• Magenta+Amarelo =Vermelho;
• Cyan+Magental = Azul;
• Amarelo+Cyan =Verde;
• Amarelo+Magenta+Cyan = Preto;
Matematicamente o espaço de cores RGB pode ser representado pela equação
Exercício. Baseado no gráfico da reflectância e na imagem identifique as feições e explique o
porquê de sua aparência na imagem.
(a) Banda 2
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.3: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral 51
(a) Banda 3
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.4: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
52 Capítulo 4. Interpretação de Imagens
(a) Banda 4
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.5: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral 53
(a) Banda 5
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.6: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
54 Capítulo 4. Interpretação de Imagens
(a) Banda 6
(b) Resposta especreal e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.7: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
4.1 Interpretação Utilizando Gráfico de Resposta Espectral 55
(a) Banda 7
(b) Resposta espectral e bandas do sensor OLI LandSat8
Figura 4.1.8: Imagens do LandSat 8 para o Município de Nova Venécia - ES
II
5 Processamento Digital de Imagens . . . 59
5.1 Introdução
5.2 Estrutura da Imagem Digital
5.3 Resolução da Imagem Digital
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Books
Índice Alfabético . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Segunda Parte
5. Processamento Digital de Imagens
5.1 Introdução
O sistema visual humano possui limitações na identificação da enorme quantidade informações
presentes nas imagens, enquanto o sistema computacional não possui limitação. Sendo assim é
necessário romper as barreiras inerente ao processo formação das imagens que dificultam ou impe-
dem a identificação e classificação das feições por parte dos interpretes. Para isso é imprescindível
remover essas barreiras a fim de facilitar o trabalho do interprete na extração das informação de
interesse. Logo o principal objetivo do Processamento Digital de Imagens é de fornecer ferramenta
para remover essas barreiras tornado as imagens mais acessíveis as características visuais do inter-
prete. [crosta1999processamento]
O processamento de imagens pode ser feita por processos ótico, fotográficos ou digital. O método
digitais é o processo mais usado, devido