Sensoriamento Remoto - Introdução Teórica

Sensoriamento Remoto

Vitor Vieira VasconcelosCarolina Moutinho Duque de Pinho

Flávia da Fonseca FeitosaDisciplina BH1408 – Cartografia e Geoprocessamento para o Planejamento Territorial

Abril de 2017

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

O que vem à cabeça quando ouve Sensoriamento Remoto?

Sensoriamento Remoto

Sensoriamento Remoto

Sensoriamento Remoto

QUASE ISSO... TEM A VER COM REMOTO!

COM DISTÂNCIA, E AUSÊNCIA DECONTATO DIRETO.

Sensoriamento Remoto

Planejamento Territorial & Sensoriamento Remoto

Sensoriamento RemotoConjunto de técnicas relacionadas à utilização de sensorespara a aquisição de informações sobre objetos oufenômenos sem que haja contato direto entre eles.

Sensoriamento

Remoto

Obtenção de dados

Distante

Sensoriamento Remoto“Sensoriamento Remoto é uma ciência que visa o desenvolvimento da obtenção deIMAGENS DA SUPERFÍCIE TERRESTRE por meio da detecção e medição quantitativa das respostas das interações da RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA com os materiais terrestres”

Sensores Imageadores São os de maior interesse parao planejamento territorial, são aqueles que fornecemcomo resultado uma imagem da superfície observada.

MENESES, P. R. e ALMEIDA, T. Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UNB, 2012

SENSORES IMAGEADORES

SENSORES A BORDO DE SATÉLITES

- SENSORES ORBITAIS -

Rastreamento da Superfície Terrestre

(Scanning)

Imagem Orbitais - várias resoluções

SENSORES IMAGEADORES

SENSORES A BORDO DE AVIÕES

- CÂMERAS FOTOGRÁFICAS -

Imagem obtida instantaneamente

Fotografia Aérea

Em geral, apresentam resolução fina(grande escala)

Aquisição de DadosPRINCÍPIO BÁSICO

Os sensores captam a energia eletromagnética irradiadapelos objetos na superfície terrestre

Fundamentos do Sensoriamento Remoto

PRINCÍPIOS FÍSICOSInteração entre a energia e a matéria

Sensoriamento Remoto

“Sensoriamento Remoto é uma ciência que visao desenvolvimento da obtenção de imagens daSUPERFÍCIE TERRESTRE por meio da detecção emedição quantitativa das respostas dasinterações da RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICAcom os materiais terrestres”

MENESES, P. R. e ALMEIDA, T. Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UNB, 2012

Princípios FísicosO que é Radiação Eletromagnética?O calor é um tipo de energia que pode ser transferido de um corpo para o outro quando há diferença de temperatura entre eles. A transferência de calor pode ocorrer de três formas: radiação, condução e convecção.

A radiação térmica, também conhecida como irradiação, é uma forma de transferência de calor que ocorre por meio de ondas eletromagnéticas

Como essas ondas podem propagar-se no VÁCUO, não é necessário que haja contato entre os corpos para haver transferência de calor

Princípios Físicos

Todos os corpos emitem radiações térmicas que são proporcionais à sua temperatura

Quanto maior a temperatura, maior a quantidade de calor que o objeto irradia

Um exemplo desse processo é o que acontece com a Terra, que, mesmo sem estar em contato com o Sol, é aquecida por ele

Princípios Físicos

Radiação Eletromagnética (REM)

Dualidade do comportamento da natureza da radiação eletromagnética (REM):

onda (modelo ondulatório) e

energia (modelo corpuscular)

Modelo Ondulatório

Uma partícula carregada eletricamente gera um campo elétricoem torno de si e o movimento dessa partícula gera, por sua vez,um campo magnético. Ambos os campos, elétrico e magnético,atuam vibrando ortogonalmente entre si e possuem as mesmasamplitudes.

Conceitos fundamentais: Comprimento de onda Comprimento de um ciclo completo,

distância entre duas cristas Freqüência quantidade de ciclos por segundo (medida em Hertz)

c velocidade da Luz (m/s)

λ comprimento de onda (m)

f freqüência (Hz)

Velocidade da no vácuo = 3 x 108m/s

Comprimentode onda

frequência

Modelo Ondulatório

c = f λ

Modelo Ondulatório

Espectro eletromagnético

Fonte: http://www.brasilescola.com/fisica/o-que-sao-ondas-eletromagneticas.htm

Espectro eletromagnético

Espectro eletromagnético

Unidades de medida

Espectro eletromagnético

FAIXA DO VISÍVEL (Cores)

Pequena faixa em relação a todo o espectro

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

INFRAVERMELHO

de 0.7 μm a to 100 μm - 100 vezes maior que a porção do visível

Duas categorias: Refletido de 0.7 a 3.0 μm Emitido 3.0 a 100 μm(radiação emitida pela Terra principalmente na forma de

temperatura)

Espectro eletromagnético

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

MICROONDAS

de 1 mm a 1 m Cobre os maiores comprimentos

de onda utilizados pelo SR Os comprimentos de onda mais

curtos têm propriedades similares ao termal

Os maiores comprimentos de onda são de ondas de rádio

Espectro eletromagnético

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

Interações Energia-Matéria

INTERAÇÃO COM OS ALVOS Energia Incidente (I): Absorção Transmissão Reflexão

A quantidade de energia de cada tipo de interação é determinada pelas propriedades físico químicas do alvo

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

Interações Energia-Matéria

ABSORÇÃO É o processo pelo qual a

energia radiante é absorvida e convertida em outras formas e energia.

Banda de absorção é um intervalo de comprimento de onda do espectro no qual a energia é absorvida por uma determinada substância.

REFLEXÃO ESPECULAR superfícies lisas DIFUSA superfícies rugosas Tamanho dos λs vs. variações na superfície

Interações Energia-Matéria

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

As cores de um objeto são dependentes dos comprimentos de onda que são refletidos por ele.

Fonte: INPE

Fonte: INPE

Reflectância É a razão entre a

quantidade de energiarefletida e recebida porum superfície

É uma grandezaadimencional e que reflete algumascaracterísticas do alvoestudado

É dependente do comprimento de onda

Assinatura Espectral

Comportamento espectralFOLHAS A clorofila absorve energia no vermelho e azul, e reflete no

verde A estrutura interna de folhas sadia reflete bastante no infra-

vermelho próximo

Fonte: Canada Centre for Remote Sensing: Fundamentals of Remote Sensing. 2016.

FOLHAS A clorofila absorve energia no vermelho e azul, e

reflete no verde A estrutura interna de folhas sadia reflete bastante no

infravermelho próximo

Vegetação

Solos

Água

Bowker, David E., et al. "Spectral reflectances of natural targets for use in remote sensing studies." Nasa Reference Publication 1139, 1985.

Água

Rio Piracicaba Rio Tietê

Reservatório de Barra Bonita

Curvas de reflectância da água obtidas nos rios Tietê e Piracicabae no reservatório de Barra Bonita, Estado de São Paulo

Elevada concentração dematerial inorgânico emsuspensão, com acentudareflectância na faixa dovermelho.

Elevada concentração dematéria orgânica na água.

Água dos dois rios jámisturadas, mostrandoclaramente a transiçãoentre os dois espectrosanteriores.

Fonte: Geomática Aplicada à Gestão de Recursos Hídricos. PROF. ALEXANDRE ROSA DOS SANTOS Engenheiro Agrônomo – UFES . Mestrado em Meteorologia Agrícola – UFV

Fundamentos do Sensoriamento Remoto

Geração da Imagem

Sensores: Fonte de Energia

Sensores PassivosColeta radiação refletiva ou emitida pelos objetos da superfície. Depende das condições atmosféricas, pois áreas com nuvens não serão imageadas adequadamente

Ex: Câmera Fotográfica

Sensores: Fonte de Energia

Sensores AtivosPossuem própria fonte de radiação, a qual incide em um alvo, captando em seguida o seu reflexo

Ex.: Radar

Sensores: Órbita

Caminho seguido por um satélite é chamado de sua órbita

Satélites são projetados em órbitas específicas para atender às características e objetivo do(s) sensor(es) que eles levam

Sensores: ÓrbitaÓrbita Geossíncrona EquatorialLocaliza-se diretamente acima da linha do Equador, aproximadamente a 3600 km de altura

Nesta distância o satélite demora 24h para dar uma volta completa no planeta. Sabendo que a Terra demora 24h para dar uma volta sobre o seu eixo (rotação), podemos observar que o satélite e a Terra se movem juntos.

Sensores: ÓrbitaÓrbitas Polares

Muito usadas para o observação da superfície de nosso planeta. Como a órbita do planeta tem direção Norte-Sul e a Terra gira na direção Leste-Oeste, isto resulta que um satélite em órbita polar pode eventualmente “varrer” a superfície inteira da Terra.

Swath ou FOV (field of view), afeta: LARGURA DA IMAGEM Sobreposição em altas latitudes (órbitas polares e

quase polares)

Fonte: A Canada Centre for Remote Sensing Remote Sensing Tutorial; Florenzano, 2002

Satélites

Videos: “Satélite de Órbita Polar”: https://youtu.be/XY5wHSTqIyU“Nasa | Landsat’s Orbit”: https://youtu.be/P-lbujsVa2M

Geração da ImagemCaracterísticas das imagensEnergia captada sinal elétrico discretizadoem números digitais (ND)

Armazenagempor pixel

Fonte: A Canada Centre for Remote Sensing

Remote Sensing Tutorial

Bandas Faixa do espectro detectada pelo sensor

Composição colorida As cores primárias RGB são associadas as bandas

• Depende da interação do alvo com a energia eletromagnética em cada intervalo de banda

• Um mesmo alvo assume cores diferentes em composições distintas

Geração da Imagem

Assinatura Espectral X Bandas

Pinho, C. M. D., Ummus, M. E., & Novack, T. Simulação do comportamento espectral de alvos urbanos em sensores multiespectrais. Anais do XIV Simpósio de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, 25-30 de abril de 2009, INPE, p. 803-810

Assinatura Espectral X Bandas

Pinho, C. M. D., Ummus, M. E., & Novack, T. Simulação do comportamento espectral de alvos urbanos em sensores multiespectrais. Anais do XIV Simpósio de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, 25-30 de abril de 2009, INPE, p. 803-810

Assinatura Espectral X Bandas

Fonte: Nasa

Pinho, C. M. D., Ummus, M. E., & Novack, T. Simulação do comportamento espectral de alvos urbanos em sensores multiespectrais. Anais do XIV Simpósio de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, 25-30 de abril de 2009, INPE, p. 803-810

BandasPara cada banda é gerada uma imagem.

Landsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Vermelho Infravermelho próximo Infravermelho médio

BandasPouca energia Muita Energia

Valor baixo px (ND) Valor alto px (ND)

Landsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Vermelho Infravermelho próximo Infravermelho médio

BandasO intervalo espectral de cada banda é que define a tonalidade de cada “alvo” ou objeto na imagem. Relação com o comportamento espectral.

Vermelho Infravermelho próximo Infravermelho médioLandsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999

Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Composições Coloridas e o padrão RGB

Bandas Landsat 7 e 8

Fonte: Nasa

BandaIntervalo espectral

(µm)Principais características e aplicações das bandas LANDSAT 7

1 (0,45 -0,52)

Apresenta grande penetração em corpos de água, com elevada transparência, permitindo estudos batimétricos. Sofre absorção pela clorofila e pigmentos fotossintéticos auxiliares (carotenóides). Apresenta

sensibilidade a plumas de fumaça oriundas de queimadas ou atividade industrial. Pode apresentar atenuação pela atmosfera.

2 (0,52 -0,60)

Apresenta grande sensibilidade à presença de sedimentos em suspensão, possibilitando sua análise em termos de quantidade e qualidade. Boa penetração em corpos de água.

3 (0,63 -0,69)

A vegetação verde, densa e uniforme, apresenta grande absorção, ficando escura, permitindo bom contraste entre as áreas ocupadas com vegetação (ex.: solo exposto, estradas e áreas urbanas). Apresenta bom contraste entre diferentes tipos de cobertura vegetal (ex.: campo, cerrado e floresta). Permite análise da

variação litológica em regiões com pouca cobertura vegetal. Permite o mapeamento da drenagem através da visualização da mata galeria e entalhe dos cursos dos rios em regiões com pouca cobertura vegetal. É a

banda mais utilizada para delimitar a mancha urbana, incluindo identificação de novos loteamentos. Permite a identificação de áreas agrícolas.

4 (0,76 -0,90)

Os corpos de água absorvem muita energia nesta banda e ficam escuros, permitindo o mapeamento da rede de drenagem e delineamento de corpos de água. A vegetação verde, densa e uniforme, reflete muita energia

nesta banda, aparecendo bem clara nas imagens. Apresenta sensibilidade à rugosidade da copa das florestas (dossel florestal). Apresenta sensibilidade à morfologia do terreno, permitindo a obtenção de informações sobre Geomorfologia, Solos e Geologia. Serve para análise e mapeamento de feições

geológicas e estruturais. Serve para separar e mapear áreas ocupadas com pinus e eucalipto. Serve para mapear áreas ocupadas com vegetação que foram queimadas. Permite a visualização de áreas ocupadas

com macrófitas aquáticas (ex.: aguapé). Permite a identificação de áreas agrícolas.

5 (1,55 -1,75)

Apresenta sensibilidade ao teor de umidade das plantas, servindo para observar estresse na vegetação, causado por desequilíbrio hídrico. Esta banda sofre perturbações em caso de ocorrer excesso de chuva

antes da obtenção da cena pelo satélite.

6 (10,4 -12,5)

Apresenta sensibilidade aos fenômenos relativos aos contrastes térmicos, servindo para detectar propriedades termais de rochas, solos, vegetação e água.

7 (2,08 -2,35)

Apresenta sensibilidade à morfologia do terreno, permitindo obter informações sobre Geomorfologia, Solos e Geologia. Esta banda serve para identificar minerais com íons hidroxilas. Potencialmente favorável à

discriminação de produtos de alteração hidrotermal.

http://www.dgi.inpe.br/Suporte/files/Cameras-LANDSAT57_PT.php

Landsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999

Composições Coloridas

Composição Colorida RGB 321

Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Landsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999

Composições Coloridas

Composição Colorida RGB 453

Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Landsat ETM+ Ubatuba, 11/08/1999

Composições Coloridas

Composição Colorida RGB 543

Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Imagem Composições coloridas

Universidade de Wisconsin (EUA)

Fonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Cor Natural Incluindo Infravermelho

n = grama naturalf = grama sintética

FlorianópolisFonte: Florenzano, Teresa Gallotti. Imagens de satélite para estudos ambientais. Oficina de textos, 2002

Imagem Composições coloridas

Cor Natural Incluindo Infravermelho

RESOLUÇÃO

Espacial Espectral Radiométrica Temporal

Imagem

Tamanho da menor feição que pode ser detectada pelo sensor

Resolução Espacial

Landsat 8 – 30m

Quickbird – 2.8m /0.6m

Resolução Espectral

Função: Número de bandas Largura das bandas Posição das bandas no espectro eletromagnético

Um sensor tem melhor resolução espectral se ele possui maior número de bandas situadas em diferentes regiões espectrais e com larguras estreitas de comprimentos de onda

Resolução EspectralImagem pancromática e Imagem multiespectral

Resolução Espectral

Fonte: Fusão imagem Worldview. http://i.ytimg.com/vi/UM8WhUEHvzo/hqdefault.jpg

a) Pancromática b) Multiespectral c) Sintética

Resolução Radiométrica Descreve a habilidade de um sistema de

imageamento distinguir pequenas diferenças na detecção de energia

Maior será a resolução radiométrica, quanto maior for a capacidade do detector para medir as diferenças de intensidades dos níveis de energia

Ela define o número de níveis de energia que o detector pode discriminar

Números positivos que variam de zero até uma potência de 2

Bits Quantidade de ND21 222 428 256210 1024211 2048216 65536

Resolução Radiométrica

ResoluçãoRadiométrica

Fonte: http://www.fis.uni-bonn.de/en/recherchetools/infobox/professionals/resolution/radiometric-resolution

O DIFERENCIAL 11-Bits

8-Bits 11-Bits

Machado (2002)

QUICKBIRD

Resolução Temporal

Tempo de revisita Capacidade de visada

lateral Capacidade de

imageamento no sentido inverso da órbita

Constelação de Satélites

Fonte: A Canada Centre for Remote Sensing Remote Sensing Tutorial

Resolução Temporal

(a) Padrão de órbitas completadas pelo satélite Landsat em um único dia(b) Padrão após recobrimento de 16 dias

Os dados Landsat constituem a mais longa sériehistórica de imagens das superfícies continentais,obtidos a partir de uma perspectiva do espaço qualidade, detalhamentos, cobertura e valor

Representa uma fonte de: medições globais,calibradas e de resolução espacial média dasuperfície terrestre, que pode ser comparada comdados e registros históricos prévios

Fonte: Formaggio, 2007

A Série Landsat

Landsat 1: Lançado em 23/07/72 - Desativado em 06/01/78Landsat 2: Lançado em 22/01/75 - Desativado em 52/02/82 Landsat 3: Lançado em 05/03/78 - Desativado em 31/03/83 Landsat 4: Lançado em 16/07/82 – Parou de imagear em 14/12/1993Landsat 5: Lançado em 01/03/84 - Funcionou até novembro de 2011Landsat 6: Lançado em 05/10/93 - Perdido após o lançamentoLandsat 7: Lançado em 15/04/99 – Com problemas (vida útil estava prevista para ser superior a 5 anos em órbita), quebrou o espelho em 2003. Até hoje há cenas dele porém com apenas 25% da área aproveitávelLandsat 8 (Landsat Data Continuity Mission - LCDM) – Lançado em 11 de fevereiro de 2013

A Série Landsat

A Série Landsat

https://landsat.usgs.gov/landsat-missions-timeline

Landsat1-3

Landsat4-5

Comprimento de Onda (μm)

Resolução(m)

4 – Verde 1 0.5-0.6 605 - Vermelho 2 0.6-0.7 606 – InfravermelhoPróximo (NIR) 3 0.7-0.8 60

7 – InfravermelhoPróximo (NIR) 4 0.8-1.1 60

A série Landsat Landsat 1-5 Multispectral Scanner (MSS)

(1972 a 2011)

https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites

Resolução Radiométrica – 8 bitsResolução temporal – 16 dias

Campo de visão – 170 x 183 km

A série Landsat Landsat 4-5 Thematic Mapper (TM)

https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites

Bandas Comprimento de Onda (μm)

Resolução(m)

1 – Azul 0.45-0.52 302 – Verde 0.52-0.60 303 - Vermelho 0.63-0.69 304 – InfravermelhoPróximo (NIR) 0.76-0.90 30

5 - Infravermelho de ondas curtas (SWIR) 1 1.55-1.75 30

6 - Termal 10.40-12.50 120* (30)7 - Infravermelho de ondas curtas (SWIR) 2 2.08-2.35 30

A série LandsatLandsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+)

https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites

Bandas Comprimento de Onda (μm)

Resolução(m)

1 – Azul 0.45-0.52 302 – Verde 0.52-0.60 303 - Vermelho 0.63-0.69 304 – InfravermelhoPróximo (NIR) 0.77-0.90 30

5 - Infravermelho de ondas curtas (SWIR) 1 1.55-1.75 30

6 - Termal 10.40-12.50 60 * (30)7 - Infravermelho de ondas curtas (SWIR) 2 2.09-2.35 30

8 - Pancromático .52-.90 15

A série LandsatLandsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal

Infrared Sensor (TIRS)

https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites

Bandas Comprimento de Onda (μm)

Resolução (m)

1 - Ultra azul (costas/aerosol) 0.43 - 0.45 302 - Azul 0.45 - 0.51 303 – Verde 0.53 - 0.59 304 – Vermelho 0.64 - 0.67 305 – Infravermelho Próximo (NIR) 0.85 - 0.88 30

6 – Infravermelho de Ondas Curtas (SWIR1) 1.57 - 1.65 30

7 – Infravermelho de Ondas Curtas (SWIR2) 2.11 - 2.29 308 - Pancromático 0.50 - 0.68 159 - Cirrus 1.36 - 1.38 3010 – Termal (TIRS) 1 10.60 - 11.19 100 * (30)11 – Termal (TIRS) 2 11.50 - 12.51 100 * (30)

Resolução Radiométrica – 12 bits

A série Landsat

https://landsat.gsfc.nasa.gov/about/technical-information/

Comparação com outros satélites gratuitos

https://pbs.twimg.com/media/C6AXwkmU0AEct5P.jpg

Portais: INPE

Portais: NASA

Evelyn M. L. de Moraes Novo - INPE308 pp. 4 edição, Editora EdgarBlucher, 2011

MENESES, P. R. e ALMEIDA, T.Introdução ao processamentode imagens de sensoriamentoremoto. Brasília: UNB, 2012, p.01-33.