Curso Uniasselvi - Noções Básicas de Cartografia, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento (etapa 3)

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NOÇÕES BÁSICAS DE 
CARTOGRAFIA, SENSORIAMENTO 
REMOTO E GEOPROCESSAMENTO
CONCEITOS BÁSICOS DE 
SENSORIAMENTO REMOTO
APRESENTAÇÃO
OS OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM 
A partir desta unidade você será capaz de:
• Compreender as principais definições, vantagens e desvantagens do 
Sensoriamento Remoto e suas resoluções espacial, temporal, espectral e 
radiométrica;
• Conhecer a radiação eletromagnética e as fontes de radiação utilizadas no 
Sensoriamento Remoto;
• Entender os principais atenuantes atmosféricos e o comportamento espectral 
dos principais alvos;
• Introduzir as principais técnicas de processamento e análise de imagens: 
histograma de uma imagem, correção geométrica, registro de imagens, 
aumento de contraste e emprego da cor, operações aritméticas, classificação, 
análise por principal componente.
Organização
Kátia Spinelli
Manoel Ricardo 
Dourado Correia
Reitor da 
UNIASSELVI
Prof. Hermínio Kloch
Pró-Reitora do EAD
Prof.ª Francieli Stano 
Torres
Edição Gráfica 
e Revisão
UNIASSELVI
 CURSO LIVRE - NOÇÕES BÁSICAS DE CARTOGRAFIA, SENSORIAMENTO REMOTO E GEOPROCESSAMENTO
.03
1 INTRODUÇÃO
As atividades humanas têm causado impactos e mudanças significativas 
nos biomas terrestres. Para compreender o complexo inter-relacionamento 
dos fenômenos, torna-se necessário fazer observações com uma grande 
gama de escalas temporais e espaciais. A observação por meio de sensores 
especializados a bordo de satélites, aeronaves e atualmente de veículos aéreos 
não tripulados (VANT) é a maneira mais efetiva, viável e econômica de coletar 
dados necessários para monitorar e modelar esses fenômenos, especialmente 
em países de grande extensão territorial, como o Brasil.
Ademais, por meio de aplicativos especializados para tratamento de 
imagens – ArcGIS, QGIS, Envi, Erdas, Spring, SAGA GIS e outros – pode-se 
processar, gerar e classificar imagens georreferenciadas em diversos produtos 
aplicados nas mais diversas áreas de estudo: geologia, vegetação, uso do solo, 
desastres naturais, geomorfologia, mobilidade urbana, agricultura, drenagem 
urbana, entre outros. As principais técnicas voltadas para o processamento 
digital ou tratamento de imagem serão abordadas no final desta etapa.
2 DEFINIÇÃO, VANTAGENS E DESVANTAGENS DO 
SENSORIAMENTO REMOTO E SUAS RESOLUÇÕES ESPACIAL, 
ESPECTRAL, RADIOMÉTRICA E TEMPORAL
As imagens utilizadas no Sensoriamento Remoto (SR), por sua natureza 
digital ou discreta, são constituídas por um arranjo de elementos sob a forma 
de uma malha ou grid (Figura 1). Cada pixel (picture element) dessa imagem 
(grid) tem sua localização definida em um sistema de coordenadas do tipo 
PRINCIPAIS DEFINIÇÕES, 
VANTAGENS E DESVANTAGENS 
DO SENSORIAMENTO REMOTO, 
TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO 
E ANÁLISE DE IMAGENS
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“linha e coluna”, representados por “x” e “y”, respectivamente. Cada pixel possui 
também um atributo numérico “z”, que indica o nível de cinza dessa cela, que 
obviamente vai variar do preto ao branco; esse nível de cinza é conhecido em 
inglês por DN, de “digital number”. O DN de um pixel representa a intensidade 
da energia eletromagnética (refletida ou emitida) medida pelo sensor, para 
a área da superfície da Terra correspondente ao tamanho do pixel. Deve ser 
ressaltado que o DN de um pixel corresponde sempre à média da intensidade 
da energia refletida ou emitida pelos diferentes materiais presentes nesse pixel.
FIGURA 1 – DIMENSÕES ESPACIAIS (X, Y) E O ATRIBUTO NUMÉRICO (Z) REPRESENTADO PELA 
REFLECTÂNCIA E/OU NÍVEL DIGITAL DO PIXEL
FONTE: Melo (2002)
Essas imagens, com o seu conjunto de pixels de uma área específica, 
obtidas remota e exclusivamente pela transferência da Radiação Eletromagnética 
(REM) sem contato físico com objeto, são uma premissa fundamental do 
Sensoriamento Remoto (SR). Este texto apresentará brevemente os seguintes 
tópicos: definições, vantagens e limitações do SR; distinção entre as resoluções 
espacial, espectral, temporal e radiométrica; as características da radiação 
eletromagnética e como ela interage com a atmosférica e os principais 
materiais da superfície da Terra. Além disso, serão abordadas noções básicas 
de processamento digital de imagem. 
Desde 1859, a técnica de sensoriamento remoto tem sido utilizada, 
quando da descoberta do processo fotográfico aéreo. No entanto, apenas por 
volta de 1970 o termo sensoriamento remoto foi incorporado à linguagem 
científica. De uma maneira geral, o SR pode ser definido como a forma de 
obter informações das regiões do ultravioleta, visível, infravermelho e micro-
ondas, sem contato com o alvo, por meio de instrumentos especializados 
(câmeras, escâneres, lasers) localizados em plataformas aéreas ou orbitais. 
Para Robert Green apud Jensen (2009), o termo medição remota poderia 
ser usado em vez de sensoriamento remoto, porque os dados obtidos por 
sensores hiperespectrais são muito precisos.
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A primeira vantagem do sensoriamento remoto decorre da coleta de 
dados sistemáticos, por exemplo, a resolução espacial ou a menor separação 
angular ou linear entre dois objetos do satélite Landsat-5 é de 30 x 30 m. Essa 
matriz de pixels coletada sistematicamente ou com espaçamentos iguais pode 
remover o viés de amostragem introduzido em algumas investigações in situ.
Pode-se definir melhor a resolução espacial (Figura 2) como capacidade 
do sistema sensor em “enxergar” objetos na superfície terrestre; quanto menor 
o objeto possível de ser visto, maior a resolução espacial. A maneira mais 
comum de se determinar a resolução espacial de um sensor é pelo seu campo 
instantâneo de visada ou IFOV. 
FIGURA 2 - IMAGENS DE DIFERENTES SENSORES E RESOLUÇÕES ESPACIAIS
FONTE: Melo (2002)
Diferentemente da Cartografia ou do SIG (Sistema de Informação 
Geográfica), a ciência SR pode fornecer novas e fundamentais informações 
científicas, inclusive sob condições controladas. Contudo, ao contrário dos 
levantamentos tradicionais, os dados do sensoriamento remoto podem ser 
obtidos sistematicamente para áreas geográficas bastante grandes e com 
frequentes capturas de dados ou período de revista (resolução temporal). 
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A resolução temporal é o intervalo de vezes que o satélite observa uma 
mesma área do terreno em um período específico. Por exemplo, o sensor TM 
do satélite LANDSAT obtém imagens do mesmo local a cada 16 dias.
Quanto às plataformas, quando comparados com os sistemas sensores 
orbitais, os sistemas sensores aerotransportados são menos estáveis e 
imageiam uma área menor, porém eles podem obter imagens com resolução 
espacial mais fina e o usuário pode controlar de forma mais intensa quando 
e como os dados serão obtidos. Por exemplo, o sensor hiperespectral 
aerotransportado SpecTIR, com 357 bandas espectrais e 12 de resolução 
radiométricas, sobrevoou/mapeou diversas regiões brasileiras com resolução 
espacial efetiva próximo de um metro. No caso desse sensor, o refino espacial, 
radiométrico e, principalmente, espectral permite distinguir e quantificar 
diversos alvos por meio da análise dos espectros obtidos, denominado de 
espectrometria de imageamento.
A resolução espectral é um conceito inerente às imagens multiespectrais 
e hiperespectrais de sensoriamento remoto. Ela é definida pelo número 
de bandas espectrais de um sistema sensor e pela largura do intervalo de 
comprimento de onda coberto por cada banda, conforme visto anteriormente 
no sensor SpecTIR, com suas 357 bandas espectrais.
Ressalta-se que imagens multiespectrais e hiperespectrais são aquelas 
adquiridas em diferentes porções do espectro eletromagnético (Figura 3), 
geralmente variando da porção visível (VIS), passando pelo infravermelho 
próximo (NIR), médio (MWIR) e de comprimento de onda curto (SWIR), e 
chegando até o infravermelho termal (TIR)e micro-ondas.
FIGURA 3 - A) FAIXAS DO ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO; B) COMPORTAMENTO 
ESPECTRAL DE UM ALVO OBTIDO POR DOIS SENSORES; A CURVA VERMELHA 
APRESENTA UM MAIOR NÚMERO DE BANDAS E, CONSEQUENTEMENTE, UMA MAIOR 
RESOLUÇÃO ESPECTRAL, QUANDO COMPARADA COM A CURVA AZUL
FONTE: Melo (2002)
http://www.uff.br/geoden/figuras/landsat5.jpg
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Se o sensor registrar passivamente a energia eletromagnética refletida 
ou emitida pelo objeto de interesse, o SR obterá informações de forma não 
intrusiva e não alterará as características dos alvos mapeados. Outro aspecto 
importante é a resolução espectral refinada dos novos sensores, os quais 
permitem obter informações dos alvos em distintas regiões do espectro 
eletromagnético, acrescentando assim uma infinidade de informações sobre 
o seu estado.
Talvez a maior limitação do SR esteja na sua superestimação. Essa 
ciência não é uma panaceia que fornecerá todas as informações necessárias 
à condução das pesquisas físicas, biológicas ou das ciências sociais. Ela 
simplesmente provê alguma informação espacial, espectral e temporal de 
valor, de forma eficiente e econômica.
Potentes sistemas sensores ativos (Figura 4) que geram sua própria 
radiação eletromagnética – LIDAR (Light Detection and Ranging), RADAR 
(Radio Detection and Ranging), SONAR (Sound Navigation and Ranging) 
– podem ser intrusivos e afetar o fenômeno investigado. Além disso, os 
instrumentos de sensoriamento remoto podem descalibrar. Finalmente, os 
dados dos SRs, em algumas situações, têm custos exorbitantes para serem 
coletados, analisados, principalmente com analistas de imagens bem treinados.
FIGURA 4 - A) SENSOR PASSIVO: CAPTA A ENERGIA REFLETIDA OU EMITIDA DE UM ALVO 
QUE FOI ILUMINADO POR UMA FONTE DE RADIAÇÃO EXTERNA, GERALMENTE O SOL. B) 
SENSOR ATIVO: GERA E CAPTA SUA PRÓPRIA ENERGIA, POR EXEMPLO, LIDAR, RADAR ETC.
FONTE: O autor
3 RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA, FONTE DE RADIAÇÃO, 
EFEITOS ATMOSFÉRICOS E COMPORTAMENTO ESPECTRAL 
DOS ALVOS
Na fase de aquisição, processos de detecção e registro de informações, 
têm-se alguns elementos que devem ser bem compreendidos para uma 
correta interpretação dos dados adquiridos. Esses elementos são radiação 
eletromagnética, fonte de radiação, efeitos atmosféricos e comportamento 
espectral dos alvos.
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A radiação eletromagnética (REM), de especial importância para o SR, 
é definida como a forma de energia que se move à velocidade da luz, em 
forma de ondas ou de partículas eletromagnéticas, e que não necessitam de 
um meio material para se propagar.
Para entender como a energia eletromagnética é criada, se propaga no 
espaço e interage com a matéria, é útil descrever os processos usando dois 
modelos, o ondulatório e o corpuscular.
 A onda eletromagnética consiste de dois campos ortogonais entre si – 
um elétrico e outro magnético. Ela é gerada toda vez que uma carga elétrica 
é acelerada. O comprimento de onda (λ) da radiação depende da duração do 
tempo pelo qual a partícula carregada é acelerada. A frequência (v) é o número 
de comprimentos de ondas que passam por um ponto num intervalo de tempo 
e depende do número de aceleração por segundo, geralmente é medida em 
hertz. Já o comprimento de onda é definido como a distância média entre dois 
máximos ou mínimos consecutivos de um padrão grosseiramente periódico 
e é normalmente medido em micrômetros (μm) ou nanômetros (nm).
De acordo com a frequência e o comprimento de onda, pode-se ter 
uma variedade de radiações eletromagnéticas, como a luz visível, hoje 
compreendida como uma pequena parte do espectro eletromagnético. Esse 
espectro compreende radiação que tem comprimentos bastante curtos (raios 
gama e X) até da ordem de 100 metros (ondas de rádio). 
A relação entre o comprimento de onda (λ) e a frequência da (v) radiação 
eletromagnética baseia-se na seguinte fórmula, onde c é a velocidade da 
luz (300.000 km/s): c = (λ)*(v). Observe que a frequência é inversamente 
proporcional ao comprimento de onda, onde quanto maior o comprimento 
de onda, menor a frequência; quanto menor o comprimento de onda, maior 
a frequência.
A energia eletromagnética também pode ser descrita não apenas em 
termos ondulatórios de comprimento de onda e frequência, mas também 
em unidades de energia de fótons, tais como o joules (J) e o eletrovolts 
(eV). Quando a luz interage com a matéria, ela se comporta como se fosse 
composta de muitos corpos individuais chamados de fótons, os quais portam 
propriedades parecidas com as de partículas, como energia e momento. 
Dessa forma, descreve-se, às vezes, a energia eletromagnética em termos 
ondulatórios, mas quando a energia interage com a matéria, é útil descrevê-
la como pacotes discretos de energia ou quanta.
A radiação eletromagnética gerada por fontes naturais e artificiais se 
propaga através da atmosfera terrestre quase à velocidade da luz num vácuo. 
Ao contrário do vácuo, onde nada interage com a radiação, a atmosfera, 
porém, pode afetar não apenas a velocidade da radiação, como também 
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o seu comprimento de onda, sua intensidade e sua distribuição espectral, 
denominada de refração e espalhamento.
O espalhamento difere da refração no sentido de que a direção associada 
ao espalhamento é imprevisível, enquanto a direção da refração é previsível 
e calculada pela lei de Snell-Descartes.
Dependendo do tamanho das partículas da atmosfera e do comprimento 
da radiação, distinguem-se três tipos de espalhamentos (Figura 5): 
O espalhamento molecular ou Rayleigh é produzido essencialmente 
pelas partículas de gases da atmosfera, cujos diâmetros são menores do que 
o comprimento de onda da radiação. Esse tipo de espalhamento explica a 
coloração azul do céu quando o Sol está a pino e a coloração avermelhada 
no nascer e pôr do Sol.
O espalhamento Mie ocorre quando o diâmetro das partículas na 
atmosfera for da ordem do comprimento de onda da radiação.
O último de tipo de espalhamento, o não seletivo, é produzido quando 
o diâmetro das partículas for muito maior que os comprimentos de onda. 
Nesse caso, a radiação eletromagnética de diferentes comprimentos de ondas 
será espalhada na mesma intensidade. Esse tipo de espalhamento explica a 
coloração branca das nuvens.
FIGURA 5 - A) ESPALHAMENTO MOLECULAR OU RAYLEIGH; B) ESPALHAMENTO MIE. 
C) ESPALHAMENTO NÃO SELETIVO
FONTE: Jensen (2009)
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A absorção é outro processo atenuante da atmosfera sobre a radiação 
eletromagnética, uma vez que a energia radiante é absorvida e convertida 
em outra forma de energia, geralmente transformada em forma de calor e 
rerradiada num comprimento de onda maior (infravermelho termal). A água, 
o dióxido de carbono, o oxigênio, o ozônio e o óxido nitroso são os principais 
compostos atenuantes da atmosfera e praticamente fecham algumas porções 
do espectro, esse processo é denominado de bandas de absorção. Dentro das 
faixas do ultravioleta e visível, o ozônio é o principal atenuador por absorção, 
enquanto na faixa do infravermelho a água e o dióxido de carbono são os 
principais atenuadores. Existe, por outro lado, ao longo de todo espectro 
eletromagnético, as porções transparentes da atmosfera que transmitem a 
energia radiante com eficiência. 
 
Essas regiões são chamadas de janelas atmosféricas e onde são 
desenvolvidas todas as atividades do sensoriamento remoto.
 
Na prática, o conhecimento da interação da radiação eletromagnética 
com a atmosfera é bastante útil, por exemplo, para mapear desmatamentos na 
Amazônia, onde se têm elevados valores de nebulosidade anual e, portanto, é 
preferível utilizar sensores ativos com comprimentos de ondas longos (banda L), 
transparentes às nuvens, face aos sensores passivos.O Sistema de Proteção da 
Amazônia (SIPAM) realizou algumas missões de mapeamento dos 36 municípios 
mais desflorestados da Amazônia Legal (Figura 6), utilizando a banda L e suas 
quatro polarizações e a banda X do sensor SAR (Radar de abertura sintética). 
O método de envio e recepção de um pulso de energia nas micro-ondas, bem 
como a frequência, polarização, tamanho de pulso, ângulo de depressão e 
incidência, direção de visada e geometria são características fundamentais para 
o entendimento do Sensoriamento Remoto ativo e passivo nas micro-ondas. 
FIGURA 6 - IDENTIFICAÇÃO DE DESMATAMENTO POR MEIO DE IMAGEM DE RADAR (R99/SAR). 
COMPOSIÇÃO FALSA-COR R-LHH, GLHV E B-LVV
FONTE: O autor
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Para usar sensores multiespectrais (ASTER, IKONOS, QuickBird, MODIS, 
LandSat, CBERS) e hiperespectrais (HSS-R955, SpecTIR, Hyperion, HYDICE, 
AVIRIS, DAIS), aqueles que registram a energia em múltiplas e centenas de 
bandas do espectro eletromagnético, torna-se necessário receber o sinal 
refletido e/ou emitido do alvo sem interferência da atmosfera, para tanto, 
módulos/métodos de correção atmosférica como MODTRAN, 5S, LOWTRAN 
7, ATREM, GREEN, por exemplo, são imprescindíveis para uma correta captura 
e interpretação das curvas espectrais dos alvos de interesse.
Com o avanço dos sensores, principalmente os passivos, podem-se 
encontrar bandas espectrais inferiores a dezenas de nanômetros, com taxa 
de quantização de 12 bits e capacidade de discriminação dos alvos abaixo 
de 1 metro, como o sensor aerotransportado specTIR.
De acordo com a teoria quântica, cada substância é capaz de absorver 
e de emitir radiação em apenas determinados comprimentos de onda, 
dependendo do estado de agregação molecular em que se encontra. Graças 
a isso, pode-se discriminar e identificar os diferentes alvos existentes na 
natureza por meio do comportamento espectral dos alvos (Figura 7), temática 
bastante explorada nos estudos de sensoriamento remoto.
Nos minerais e rochas, os elementos e substâncias mais importantes 
que determinam as feições diagnósticas na faixa do espectro refletivo (0,4 a 
2,5 μm) são os íons ferroso e férrico, água e hidroxila. Os elementos químicos 
mais frequentes, como o silício, alumínio e magnésio, possuem interesse 
secundário. 
Na faixa do espectro refletivo mais utilizada em sensoriamento remoto 
(0,4 a 2,5 μm), os processos responsáveis pelas bandas de absorção são 
os eletrônicos e os vibracionais. Podemos destacar as bandas de absorção 
relacionadas ao íon Fe++ em 1,0 μm e ao íon férrico em torno de 0,7 a 0,8 μm 
e 0,4 μm. Todas estas bandas de absorção são associadas ao efeito do campo 
cristalino. De uma maneira geral, nota-se que os valores de refletância em 
rochas aumentam com o comprimento de onda, decrescendo das rochas 
ácidas até as básicas.
No que concerne aos solos, o aumento de conteúdo de matéria orgânica 
provoca uma diminuição da resposta espectral. Com relação à granulometria, 
geralmente, a diminuição do tamanho das partículas provoca um aumento 
nos valores de refletância.
Na vegetação, a refletância é relativamente baixa na região do visível, 
decorrente da forte absorção da radiação dos pigmentos do grupo da clorofila. 
Existem duas bandas de absorção preeminentes, centradas aproximadamente 
em 0,48 μm, devido a carotenos, e 0,68 μm, relacionada ao processo de 
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fotossíntese. Destaca-se ainda um pico de refletância em torno de 0,5 μm, 
correspondente à região verde do espectro visível, o que explica a coloração 
verde das plantas. 
Na faixa compreendida entre 0,7 e 1,3 μm, a refletância passa para valores 
próximos a 40%. Esse aumento da refletância está relacionado à estrutura 
interna celular da folha e responsável pelo não superaquecimento da folha e 
destruição da clorofila.
Por fim, a refletância da água limpa diminui com o aumento dos 
comprimentos de onda, ou seja, na faixa mais utilizada em sensoriamento 
remoto verificam-se as maiores refletâncias na região do visível, notadamente 
nos comprimentos de onda do azul e verde, decrescendo gradualmente na 
direção do infravermelho.
FIGURA 7 – COMPORTAMENTO ESPECTRAL DE DISTINTOS MATERIAIS TERRESTRES
FONTE: O autor
4 INTRODUÇÃO À ANÁLISE E APLICAÇÕES DE DADOS DE 
SENSORIAMENTO REMOTO
4.1 INTRODUÇÃO
A ideia principal da análise e, principalmente, do processamento digital 
de imagens de sensoriamento remoto é a de fornecer ferramentas para facilitar 
a identificação e a extração da informação contida nas imagens.
 
Reconhece-se a informação de interesse em função das propriedades 
dos objetos ou padrões que compõem a imagem. Portanto, extrair informação 
de imagens envolve o reconhecimento de objetos ou padrões. 
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Conforme Crosta (1992), o sistema visual humano possui uma notável 
capacidade de reconhecer padrões. Contudo, ele dificilmente é capaz de 
processar o enorme volume de informações presentes numa imagem. Vários 
tipos de degradações e distorções, inerentes aos processos de aquisição, 
transmissão e visualização de imagens, contribuem para limitar ainda mais 
essa capacidade do olho humano. O objetivo principal do processamento de 
imagens é o de remover essas barreiras, inerentes ao sistema visual humano, 
facilitando a extração de informações a partir de imagens. Nesse contexto, 
o processamento digital deve ser encarado como um estágio preparatório, 
embora quase sempre obrigatório, da atividade de interpretação das imagens 
de sensoriamento remoto.
Neste texto, fundamentado em Crosta (1992), tratar-se-á apenas do 
processamento digital voltado especificamente para imagens geradas por 
sensores remotos. 
Antes de introduzir as principais técnicas de processamento digital 
de imagens – aumento de contraste, filtragem de frequências, operações 
aritméticas, classificação, análise por principal componente –, abordar-se-á 
sobre histograma, correção geométrica e registro de imagens.
4.2 HISTOGRAMA DE UMA IMAGEM
Em processamento de imagens, sempre se trabalha com níveis digitais 
(DNs) atribuídos aos pixels de uma imagem. O histograma é uma das formas 
mais comuns de se representar a distribuição dos DNs de uma imagem, 
e possivelmente a mais útil em processamento digital de imagens. Os 
histogramas são também conhecidos como distribuição de intensidades e 
função de densidade de probabilidade (PDF). 
4.3 CORREÇÃO GEOMÉTRICA E REGISTRO DE IMAGENS
Imagens geradas por sensores remotos, sejam elas fotografias aéreas 
ou imagens de satélite, são sujeitas a uma série de distorções espaciais, não 
possuindo precisão cartográfica quanto ao posicionamento dos objetos, 
superfícies ou fenômenos nelas representados. Todavia, a informação extraída 
de imagens de sensoriamento remoto necessita muitas vezes ser integrada 
com outros tipos de informação, representados na forma de mapas.
Para que a precisão cartográfica seja introduzida em imagens de 
sensoriamento remoto, faz-se necessário que essas imagens digitais sejam 
corrigidas, segundo algum sistema de coordenadas. A transformação de uma 
imagem de modo que ela assuma as propriedades de escala e de projeção de 
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um mapa é chamada de correção geométrica. Esse tipo de correção pode ser 
executado em um aplicativo voltado para processamento digital de imagens. 
No geral, o georreferenciamento é realizado por meio de aplicativos que fazem 
a relação entre os dois sistemas de coordenadas (mapa e imagem). Para isso, 
a definição de pontos de controle no terreno deve ser reconhecível tanto no 
mapa como na imagem.
Muitas vezes existe a necessidade de se combinar duas imagens 
diferentes de uma mesma área. Para que duas imagens sejam perfeitamente 
coincidentes no espaço é necessário que sofram um tipo de transformaçãoespacial conhecido por registro.
 
5 AS PRINCIPAIS TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE 
IMAGENS: AUMENTO DE CONTRASTE E EMPREGO DA COR, 
OPERAÇÕES ARITMÉTICAS, CLASSIFICAÇÃO E ANÁLISE POR 
PRINCIPAL COMPONENTE
5.1 AUMENTO DE CONTRASTE E EMPREGO DA COR 
As imagens de sensoriamento remoto são adquiridas pelos sistemas 
sensores com uma determinada resolução radiométrica, que normalmente vai 
de 6 ou 16 bits. Por exemplo, numa imagem de 16 bits, comuns em sensores 
ativos de RADAR, elas possuem, teoricamente, 65.536 valores de cinza ou 
níveis digitais, entre o preto e o branco. 
Uma vez que o sistema visual humano só consegue discriminar cerca 
de 30 tons de cinza, e assim mesmo só quando eles são bastante espelhados 
entre o preto e o branco. No geral, uma imagem de satélite adquirida de forma 
bruta aparece visualmente com baixo contraste. Para que as informações nela 
contidas possam ser extraídas por um analista, o seu histograma comprimido 
deve ser expandido para ocupar todo o intervalo disponível. Esse conceito é 
a base do chamado aumento de contraste (contrast strecht, em inglês).
O aumento de contraste é provavelmente uma das mais poderosas, 
importantes e sem dúvida a mais usada das técnicas de processamento para 
extração de informações de imagens de sensoriamento remoto.
A cor também é bastante importante para separar alvos e objetos de 
interesse nas imagens. Para tanto, tornam-se necessárias, no mínimo, três 
bandas (tripletes) para realização de uma composição colorida. De posse desta 
imagem colorida, um intérprete utiliza-se geralmente de três propriedades 
básicas das superfícies representadas. São elas: tonalidade, textura e contexto. 
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Tonalidade se refere à cor ou ao brilho dos objetos que compõem a cena; 
os tons estão relacionados às propriedades de refletância dos materiais 
superficiais e dependem da porção do espectro eletromagnético coberto 
pela(s) imagem(ns) considerada(s). Textura pode ser definida como uma 
combinação da magnitude e frequência da variação tonal em uma imagem, 
sendo produzida pelo efeito conjunto de todas as pequenas feições que 
compõem uma área em particular na imagem. 
5.2 OPERAÇÕES ARITMÉTICAS EM IMAGENS
Várias operações matemáticas simples são usadas em processamento 
digital de imagens de S.R. Normalmente, são utilizadas duas ou mais imagens 
da mesma área geográfica.
Como regra geral, pode-se dizer que a adição e a multiplicação servem 
para realçar similares espectrais entre bandas ou diferentes imagens, ao passo 
que a subtração e a divisão servem para realçar diferenças espectrais. Durante 
essas operações, a razão de bandas é provavelmente a mais utilizada, por 
exemplo, o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), sendo de 
particular interesse em aplicações em agricultura e meio ambiente. 
5.3 CLASSIFICAÇÃO E ANÁLISE POR PRINCIPAIS COMPONENTES 
(APC)
Um dos principais objetivos do sensoriamento remoto é distinguir ou 
identificar diferentes materiais, sejam eles tipos de vegetação, padrões de 
uso de solo, rochas e outros. Essa distinção e identificação torna-se possível 
devido ao fato dos materiais superficiais terem comportamentos únicos ao 
longo do espectro eletromagnético, inclusive, podendo identificá-los.
Para classificar automaticamente imagens de sensoriamento remoto, 
associa-se cada pixel da imagem a um “rótulo ou classe” descrevendo um 
objeto real (vegetação, solo etc.). Dessa forma, os valores numéricos (DNs) 
associados a cada pixel, definidos pela refletância dos materiais que compõem 
esse pixel, são identificados em termos de um tipo de cobertura de superfície 
terrestre imageada (água, tipo de vegetação, de solo, de rocha etc.), chamadas 
então de temas.
Quando esse tipo de operação é efetuado para todos os pixels de uma 
determinada área, o resultado é um mapa temático, mostrando a distribuição 
geográfica de um tema, tal como vegetação, geologia, solo etc. Pode-se dizer 
então que uma imagem de sensoriamento remoto classificada é uma forma 
de mapa digital temático. 
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Existem essencialmente duas abordagens na classificação de imagens 
de sensoriamento remoto. A primeira delas denomina-se classificação 
supervisionada e nela o usuário identifica alguns dos pixels pertencentes às 
classes desejadas e deixa ao computador a tarefa de localizar todos os demais 
pixels pertencentes àquelas classes, baseado em alguma regra estatística 
preestabelecida. 
A segunda abordagem é chamada de classificação não supervisionada e 
nela o computador decide, também com base em regras estatísticas, quais são 
as classes a serem separadas e quais os pixels pertencentes a cada uma. Uma 
breve apresentação dos tipos de classificação – método do paralelepípedo, 
método da distância mínima e o método da máxima verossimilhança – 
e análise por principal componente serão apresentados a seguir, após a 
abordagem do tipo mais simples de classificação, conhecido por fatiamento, 
e que na verdade não se encaixa em nenhuma dessas categorias anteriores. 
O fatiamento de níveis de intensidade representa a forma mais simples 
de classificação e é aplicado a uma única banda espectral de cada vez. Ela 
é na verdade uma forma de aumento de contraste e, como tal, pode ser 
especificado por uma curva de transferência. 
O método do paralelepípedo considera uma área no espaço de atributos 
ao redor do conjunto de treinamento. Essa área tem a forma de um quadrado 
ou paralelepípedo, definido pelo DN máximo e mínimo do conjunto de 
treinamento.
Outra característica dos classificados de paralelepípedo é que, numa 
imagem típica de S.R., contendo milhares de pixels, a maioria deles vai 
provavelmente cair fora dos limites de decisão de classes, por mais classes 
que se definam. Isso é devido ao fato de que o volume do espaço de atributos 
que não pertence a nenhuma das classes é bastante grande. 
Na maioria das situações reais encontradas em imagens de S.R., o DN 
dos pixels vai representar na verdade uma mistura de mais de um tipo de 
superfície, isso porque em uma área de 15x15 ou de 30x30 metros, equivalentes 
aos pixels do ETM e do TM, respectivamente, é bastante provável que mais de 
um tipo ocorra. Neste caso, como um pixel contendo 40% de grama e 60% 
de mata deveria ser classificado? O DN de um pixel desse tipo vai representar 
na verdade uma mistura da resposta espectral da grama com a da mata. 
Uma solução neste caso é atribuir cada pixel desconhecido a uma ou outra 
classe, dependendo de qual classe ele está mais próximo. Essa questão da 
proximidade ou da similaridade irá permear a discussão dos dois métodos 
restantes de classificação supervisionada.
O método mais comum que considera a ponderação das distâncias 
médias utiliza parâmetros estatísticos e denomina-se método da máxima 
 CURSO LIVRE - NOÇÕES BÁSICAS DE CARTOGRAFIA, SENSORIAMENTO REMOTO E GEOPROCESSAMENTO
verossimilhança (em inglês, “maximum likelihood”). A base estatística desse 
método é razoavelmente complexa e util iza um tempo bem maior de 
computação do que os dois anteriores.
Para que a classificação por máxima verossimilhança seja precisa o 
suficiente, é necessário um número razoavelmente elevado de pixels para 
cada conjunto de treinamento, número esse preferencialmente acima de 
uma centena. 
 
O método MaxVer, bem como os outros métodos de classificação 
supervisionada vistos anteriormente, parte do princípio de que o usuário 
conhece o bastante da imagem a ser classificada para poder definir classes 
que sejam representativas. 
Por fim, a última técnica de processamento digital de imagem descrita 
no texto é a Análise por Principais Componentes (APC), também chamada de 
Transformação por Principais Componentes ou Transformada de Karhunen-
Loeve, sendo uma das funções de processamento de imagens mais poderosas 
na manipulação de dados multiespectrais e hiperespectrais.Ao mesmo tempo, 
ela é também uma das menos compreendidas e, precisamente por isso, 
talvez uma das mais subutilizadas das técnicas de processamento digital de 
imagens. Contudo, com o aumento crescente no número de bandas espectrais 
disponíveis nos modernos sensores, a APC vem se tornando cada vez mais 
relevante na análise espectral de imagens multiespectrais.
Outra característ ica da APC é que seus resultados são de dif íci l 
generalização para determinados tipos de aplicações. Na realidade, esses 
resultados são extremamente dependentes das características espectrais da 
cena sendo processada, não devendo ser transportados para outras situações.