IntroducaoPDl-IBGE (1)

8/12/2019 IntroducaoPDl-IBGE (1)

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Ministrio do Planejamento, Oramento e GestoInstituto Brasileiro de Geografia e Estatstica - IBGE

Diretoria de GeocinciasDepartamento de Recursos Naturais e Estudos Ambientais

Primeira Diviso de Geocincias do Nordeste

Introduo ao Processamento

Digital de Imagens

Rio de Janeiro2000

Manuais Tcnicos em Geocincias - nmero 9


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Apresentao

Tradicionalmente, a extrao de informaes das imagensde sensoriamento remoto pelas equipes tcnicas de geocinciastem sido feita por mtodos analgicos. Entretanto, a partir dosanos 90, constata-se uma utilizao crescente do processamentodigital. Esta mudana foi impulsionada pela vertiginosa evoluo

ocorrida na indstria da informtica, marcada pelo aumento nacapacidade de processamento e reduo dos custos dos equipa-mentos, o que permite hoje o tratamento de imagens em compu-tadores de mesa. Da mesma forma, um nmero cada vez maiorde aplicativos dedicados ao processamento digital de imagensvem sendo disponibilizado no mercado.

Por outro lado, verifica-se um crescimento acelerado na pro-duo de dados geoespaciais destinados a atender s necessida-des especficas das vrias categorias de usurios. A manipulaoe integrao desta multiplicidade de dados, de caractersticas e

fontes distintas, para transform-los em informaes relevantes sociedade, seria extremamente difcil sem os recursos da infor-mtica, visto que o armazenamento, processamento e transmis-so dos dados so feitos na forma digital. O processamento digi-tal de imagens oferece uma gama de tcnicas que propiciam aexplorao de detalhes inacessveis pelos mtodos convencio-nais e permite realar e destacar aspectos de interesse especfi-co a determinados temas e objetivos.

O processamento digital de imagens e os sistemas de infor-maes geogrficas constituem hoje ferramentas essenciais em

vrias reas do conhecimento. Os profissionais de geocinciasno precisam estar permanentemente atentos a estas transfor-maes no modus operandi , sob pena de perder informaes,


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rapidez e eficincia. Neste contexto insere-se a elaborao deste Manual, que, deforma concisa e em nvel introdutrio, procura descrever os conceitos e tcnicasdigitais mais utilizados para a extrao de informaes das imagens nos vriosramos das cincias da terra. Entendemos que esta iniciativa vem atender a uma

necessidade e representa uma contribuio efetiva para o aprimoramento dosmtodos de trabalho nos levantamentos de recursos naturais, cartografia e meioambiente.

Guido GelliDiretor de Geocincias


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Siglas e Abreviaturas ....................................................... 11

Caractersticas das Imagens de Sensoriamento Remoto ....... 13O Espectro Eletromagntico.............................................. 14As Janelas Atmosfricas .................................................. 15A Imagem Digital ............................................................ 16Resoluo das Imagens....................................................18

Resoluo Espacial ......................................................18Resoluo Espectral.....................................................18Resoluo Radiomtrica ............................................... 19Resoluo Temporal .....................................................19

Sistemas Sensores .......................................................... 21Classificao dos Sensores .............................................. 21

Fonte de Energia ......................................................... 22Regio Espectral ......................................................... 22Sistemas de Captao dos Dados ..................................22Plataformas Orbitais ....................................................24Tipos de rbita ........................................................... 25

Evoluo dos Sistemas Sensores ....................................... 25Das Fotografias Areas aos Foguetes ............................. 25Sensores de Baixa Resoluo Espacial............................ 26Sensores de Resoluo Espacial Intermediria .................27Programas de Radar Orbital .......................................... 30Programas Espaciais Brasileiros ..................................... 31Sensores com Alta Resoluo Espacial ........................... 32Sensores de Alta Resoluo Espectral ............................ 33

Sumrio


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6 ______________________________Introduo ao processamento digital de imagens

Comportamento Espectral dos ateriais............................. 35Comportamento Espectral da Vegetao ............................ 35Comportamento Espectral da gua.................................... 36Comportamento Espectral dos Solos..................................37Comportamento Espectral das Rochas ............................... 38Comportamento Espectral de reas Construdas.................. 39Critrios para Seleo das Imagens ...................................39

M anipulao do Contraste ................................................ 41Histogramas de Imagens .................................................. 41Contraste e Brilho da Imagem ........................................... 42Realces de Contraste .......................................................42

LUT...........................................................................43Realce Linear .............................................................. 43Realce de Equalizao..................................................45Realce Gaussiano ........................................................ 45Realce de Raiz Quadrada.............................................. 46Realce Negativo .......................................................... 46Realce de Infreqncia ................................................. 46Realce Logartmico ......................................................46Realce Exponencial......................................................47Realce Parcial (piecewise stretch) .................................. 47Limiarizao (tresholding) ............................................. 48

ormao das Cores ........................................................ 49O Modelo RGB ................................................................ 49Imagem Monocromtica/Falsa/Pseudocor ........................... 50Fatiamento (density slicing) .............................................. 53Transformao IHS (Intensity, Hue, Saturation ) .................... 53

O peraes Aritmticas com Imagens ................................. 57Adio ...........................................................................57Subtrao ......................................................................58Razo Espectral (Ratio ) ....................................................59Multiplicao .................................................................. 60

iltragem de Imagens ...................................................... 63Freqncia Espacial ......................................................... 63Convoluo .................................................................... 64Filtros de Passa-Baixas (low-pass filters ) ............................. 65

Filtro de Mdia............................................................ 65Filtro de Mdia Ponderada ............................................65Filtro de Moda ............................................................ 65

Filtro de Mediana ........................................................ 66Filtros de Passa-Altas (high-pass filters ) .......................... 66Filtros Laplacianos .......................................................67


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6 Aplicaes do Sensor AVHRR ........................................ 267 Cronograma dos Satlites LANDSAT ...............................278 Caractersticas Orbitais do LANDSAT-5 e dos

Sensores MSS e TM.....................................................27

9 Caractersticas do SPOT ................................................ 2810 Especificaes de Satlite IRS-1C ................................. 2911 Caractersticas Espectrais do RESURS-01 .......................3012 CBERS - China-Brazil Earth Resources Satellite ............... 3113 Caractersticas dos SSRs da MECB ............................... 3214 Sistemas de Alta Resoluo ......................................... 3315 Regies Espectrais Prprias ao Estudo de

Propriedades dos Solos ............................................... 3816 Regies do Espectro Indicadas para os Estudo

das Rochas e dos Minerais .......................................... 39

17 Algumas Aplicaes das Bandas do LANDSAT/TM .......... 4018 Exemplo de Matriz de Correlao.................................. 7119 Eigenvalues da Imagem deDerbyshire ........................... 7320 Eigenvectors da Imagem deDerbyshire.......................... 7421 Matriz de Erro ou de Confuso .....................................82

Lista de iguras

1 - Representao Esquemtica da Captao deDados por SR ........................................................... 14

2 - Espectro Eletromagntico ............................................ 15

3 - Transmitncia Percentual da Atmosfera Terrestre ............. 164 - Formato da Imagem Digital .......................................... 165 - Brilho do Pixel ............................................................ 176 - Representao Esquemtica dos Dados de Trs Bandas ... 177 - Instantaneous Field of View ......................................... 188 - Espectro ptico ......................................................... 229 - Sistema Fotogrfico ....................................................2310 - Sistemas de Varredura Eletrnica e Mecnica ...............2411 - Caractersticas do Imageamento do

Thematic Mapper - TM ............................................. 28

12 - (a) Os Sensores SPOT; (b) O Recurso doApontamento Lateral ................................................ 2913 - Assinatura Espectral (Mdia) da Folha Verde ................3614 - Comportamento Espectral da gua ............................. 3615 - Reflectncia da gua Superficial

e a 20 Metros de Profundidade .................................3716 - Comparao entre as Curvas de

Reflectncia da gua, Vegetao Sadia, Solo e Areia. .. 3817 - Comportamento Espectral das

Feies Urbanas/Suburbanas .................................... 39

18 - Resoluo Espectral dos Sensores SPOT eLANDSAT/TM .........................................................4019 - Histograma de uma Imagem ...................................... 41


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Caractersticas das imagens de sensoriamento remoto _________________________ 9

20 - Contraste e Brilho de Imagens....................................4221 - Representao Grfica de uma FTC Linear ................... 4322 - Realce Linear ........................................................... 4423 - Realce MinMax ........................................................4524 - Overflow ................................................................. 4525 - Realce de Equalizao............................................... 4626 - Realce Logartmico ...................................................4727 - Realce Exponencial ...................................................4728 - Realce Parcial .......................................................... 4829 - Limiarizao ............................................................ 4830 - Cubo de Cores ......................................................... 5031 - Formao da Composio Colorida (RGB) ....................5032 - Formao das Cores ................................................. 5133 - LUT paraDisplay Monocromtico e Pseudocor ............. 5234 - Representao Grfica do Fatiamento ......................... 5335 - Imagem Fatiada........................................................ 5436 - Modelo do Hexacone ................................................ 5437 - Transformao IHS ................................................... 5438 - Fuso de trs Bandas de Imagem TM com SPOT ..........5539 - Histograma de uma Imagem de Sada de Subtrao ...... 5940 - Reduo do Efeito da Topografia.................................6041 - Linhas de Mesma Razo ............................................ 6142 - Perda de Informao na Razo de Canais..................... 6143 - Curvas de Freqncia Espacial ...................................6444 - Convoluo ............................................................. 6545 - Filtro de Mdia ......................................................... 6546 - Efeitos do Filtro Passa-Baixas ..................................... 6647 - Filtro de Mdia Ponderada .........................................6648 - Exemplo de Aplicao de Filtro de Moda ..................... 6649 - Exemplo de Aplicao de Filtro de Mediana ................. 6750 - Exemplos de Operadores de Laplace ........................... 6751 - Efeitos do Filtro de Passa-Altas...................................6752 - Filtros de Sobel ........................................................ 6853 - Filtros de Prewitt ......................................................68

54 - Grfico de Disperso de DuasVariveis Altamente Correlacionadas .......................... 7055 - Grfico de Disperso de Duas

Variveis com Baixa Correlao .................................7056 - Imagens Correlacionadas ........................................... 7057 - Parmetros do Elipside de Distribuio .......................7258 - Determinao dos Eixos das PCs ................................ 7259 - Rotao dos Eixos das PCs ........................................ 7360 - Imagem Classificada ................................................. 7561 - Assinatura Espectral ................................................. 76

62 - Modelo da Classificao Supervisionada......................7763 - Tcnicas de Classificao Supervisionada ................... 7864 - Critrios para Classificaco pela Tcnica ML ................79


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65 - Isodata (Iterao I).................................................... 8066 - Isodata (Iterao II) ................................................... 8067 - Isodata (Iterao III) .................................................. 8168 - Homogeneizao por Filtro de Moda ........................... 8169 - Componentes do Sinal Recebido pelo Sensor ...............8470 - Grfico de Regresso ................................................ 8571 - Efeito da Rotao da Terra ......................................... 8572 - Transformao da Imagem Bruta

para a Imagem Corrigida ........................................... 8773 - Reamostragem (Vizinho mais Prximo) ........................ 8874 - Reamostragem (Interpolao Bilinear).......................... 88


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Siglas e

Abreviaturas

AEB - Agncia Espacial BrasileiraAPC - Anlise de Principais ComponentesAVHRR - Advanced Very High Resolution Radiometer BPI - Bits Per InchBPS - Bits Per Second CBERS - China-Brazil Earth Resources SatelliteDN - Digital Number E - eletromagnticoERS - European Remote Sensing Satellite TC - Funo de Transferncia de ContrasteGCP - ground control point GPS - Global Positioning SystemI O V - Instantaneous Field of View IHS - Intensity-Hue-SaturationINPE - Instituto Nacional de Pesquisas EspaciaisIRS - Indian Remote SensingIV - infravermelhoISO DATA- Iterative Self-Organizing Data Analysis TechniquesJERS - Japan Earth Resources SatelliteLUT - Look-up TableM AXVER - Mxima VerossimilhanaM ECB - Misso Espacial Completa BrasileiraM L - Maximum LikelihoodM SS - Mutispectral Scanner NASA - National Aeronautics and Space Administration (Esta-dos Unidos)

NC - Nvel de CinzaNDVI - Normalized Difference Vegetation IndexN O A - National Ocean and Atmosphere Administration (Esta-


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dos Unidos)PAN - PancromticoPC - Principal Component /Componente PrincipalPDI - Processamento Digital de ImagensRBV - Return Beam VidiconREM - Radiao EletromagnticaRGB - Red-Green-BlueSIG - Sistema de Informaes GeogrficasSLAR - Side Looking Airborne Radar SP T - Systme Probatoire dObsrvation de la TerreSR - Sensoriamento RemotoTIR S - Television and Infrared Observation SatelliteT - Thematic Mapper UV - ultravioletaW I - Imageador de Visada Larga


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Sensoriamento Remoto - SR - consiste na medio ou aqui-sio de dados sobre um objeto ou cena a distncia ou, maisespecificamente, obteno de informaes sem entrar em conta-

to direto com a rea ou fenmeno sob investigao.Um dos principais objetivos do SR a aquisio de informa-es sobre a superfcie da terra para mapeamento e avaliao derecursos terrestres e monitoramento ambiental. Todos os materi-ais (naturais ou artificiais) da superfcie da terra, com temperatu-ra superior a zero absoluto (0 K), podem emitir, refletir, transmi-tir ou absorver seletivamenteradiao eletromagntica - REM. Aenergia eletromagntica - EM - mais familiar e mais importanteem SR a energia solar.

Em sensoriamento remoto o fluxo radiante que deixa o obje-to em direo ao sensor denominadoradincia do alvo. O fluxode energia EM ao incidir sobre um objeto, sofre interaes com omaterial que o compe podendo ser parcialmente refletido, ab-sorvido ou transmitido pelo objeto. Areflectncia espectral deum objeto dada pela razo entre a energia EM refletida pelaenergia incidente na superfcie do mesmo.

A discriminao dos materiais por SR feita com base noregistro, na forma de imagens, da REM refletida ou emitida pelosalvos e captada porSistemas Sensores (ou simplesmentesenso-res ). O processo envolve:

a) existncia de uma fonte de emisso de REM; eb) captao de parte desta energia por algum tipo de sensor

aps incidir sobre o alvo (Figura 1).

Caractersticas dasimagens desensoriamento remoto


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O Espectro eletromagnticoO espectro eletromagntico pode ser ordenado em funo do seu comprimento

de onda e sua freqncia. A Figura 2 ilustra as principais regies do espectro EM, comseus respectivos intervalos de comprimento de onda. As unidades utilizadas so:

milmetro (mm): 1mm = 10-3 m;micrmetro (m): 1m = 10-3 mm;nanmetro (nm): 1nm = 10-3 m; eAngstron (): 1 = 10-1 nm.

O sol emite radiao no intervalo de 0,28 a 4 micrmetros, o qual denominadode espectro solar . Notar que o intervalo no qual o olho humano tem sensibilidade(visvel ) corresponde a uma faixa relativamente estreita do espectro EM (0,39-0,77m), compreendida dentro do espectro solar. Alm do visvel, o espectro solarabrange parte do ultravioleta - UV - e parte do infravermelho (IV).

A maior parte dos sensores de recursos terrestres operam nas seguintesregies do espectro: visvel, infravermelho e microondas.

A faixa da luz visvel pode ser subdividida em:violeta : 0,390 a 0,455 m;azul : 0,455 a 0,492 m;verde : 0,492 a 0,577 m;amarelo : 0,577 a 0,597 m;

laranja : 0,597 a 0,622 m; evermelho : 0,622 a 0,770 m.

Fonte

Sensor

Alvo

Figura 1 - Representao esquemtica da captao de dados por SR


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Caractersticas das Imagens de Sensoriamento Remoto ________________________ 15

A faixa do infravermelho (IV) costuma ser dividida em:IV prximo (Very Near Infra-red ) : 0,77 a 1,3 m;IV mdio (Short Wave Infra-red ) : 1,3 a 3,0 m;IV termal (Thermal Infra-red ) : 7 a 15 m; eIV distante (Far Infra-red ) : 15 a 1000 m.

A emisso de ondas termais pela superfcie terrestre mais acentuada nointervalo de 7m a 15 m , atingindo o seu mximo em 9,7 m. A energia termal derivada das seguintes fontes:

a) fluxo de calor radiognico do interior da terra;

b) aquecimento da superfcie pelo sol; ec) atividades humanas.So denominadas demicroondas as radiaes EM produzidas por sistemas

eletrnicos no intervalo de 1 mm a 1 metro.

As Janelas atmosfricasAntes de atingir o sensor instalado no satlite, a energia solar deve passar pela

atmosfera terrestre duas vezes, uma no sentindo sol-superfcie da terra e outra nosentido superfcie da terra-satlite. A atmosfera contm vrios gases (vapor de gua,oznio e dixido de carbono) que interagem com a REM produzindo a absoro daenergia em algumas faixas do espectro. Atransmitncia da atmosfera, dada pelarazo entre a REM que passa pelo total de energia incidente, varia com o compri-mento de onda.

Raios gama

Raios X

Ultravioleta

Infravermelho

Microondas

Rdio

1 Ao

10 nm

1 m

1 mm

1 m

0,3 m

0,4 m

0,5 m

0,6 m

0,7 m

1,3 m

4,0 m

15 m

1 mm

Ultravioleta

Azul

Verde

Vermelho

IV Prximo

IV Mdio

IV Termal

IV Distante

Visvel EspectroSolar

Figura 2 - Espectro eletromagntico


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A Figura 3 mostra que aproximadamente 50% do espectro EM no se prestaao SR orbital, j que a REM no consegue penetrar a atmosfera nestes intervalos.As faixas do espectro eletromagntico que permitem a passagem total ou parcialda REM so chamadas de janelas atmosfricas .

A Imagem digitalA imagem digital (ou

imagem discreta) cons-

tituda por um arranjo deelementos (dgitos) sob aforma de malha ou graderegular. As unidades ouclulas desta grade tmsua localizao definidapor um sistema de coor-denadas x e y, repre-sentadas por colunas e li-nhas, respectivamente.Por conveno, a origemda imagem sempre nocanto superior esquerdo.

100

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40

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UV Visvel IV PR IV Mdio IV Termal

MicroondasIV Distante

IV Dist.

0,3 0,4 0,77 1,3 3,0 15Comprimento de Onda ( m)

Comprimento de Onda ( m)m

T

r a n s m i t n c i a

T r a n s m i t n c i a

Figura 3 - percentual da atmosfera terrestreTransmitncia

Modificado de Goetz & Roan, 1981.

CoordenadaSuperior Esquerda

CoordenadaInferior Direita

Colunas

L i n h a s

1,1 2,1 3,1

1,2 2,2 3,2

Figura 4 - Formato da imagem digital


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a b

Figura 5 - Brilho do pixel

(a) imagem hipottica composta pelos NCs mnimo e mximo; e(b) tonalidades preto e branco correspondentes.

Na imagem, o menor elemento da grade chamado depixel (contrao de picture element ). O pixel representa uma rea da superfcie da terra. A cada pixelest associado um valor numrico que indica a intensidade da radiao eletromag-ntica da rea da superfcie da terra correspondente ao pixel. Exemplo: intensida-

de de luz refletida ou calor emitido. Esta intensidade, denominada denvel de cinza- NC - ou digital number - DN - ou pixel value - PV - , representada por tonalidades decinza que variam do preto (nvel mnimo) ao branco (nvel mximo), sendo tambmreferida como o brilho do pixel (Figura 5).

A imagem digital , portanto, uma funo bidimensional da intensidade deenergia EM refletida ou emitida pela rea imageada, representada por uma matrizf(x,y), onde os valores de f so resultantes da intensidade (brilho) dos materiais darea correspondente ao pixel de coordenada (x,y).

Denomina-seProces-samento Digital de Imagens

- PDI - ao conjunto de tc-nicas para a manipulao deimagens digitais no sentidode facilitar a extrao de in-formaes. O PDI tem ca-pacidade para processartanto dados de imagemmo-nocromtica , ou seja, aque-la que representa as feiesem uma nica faixa espec-tral, quanto de imagemmul-tiespectral , que caracteri-zada pela representao dasfeies em vrias faixas doespectro, denominados decanais ou bandas.

As imagens so gra-vadas em vriasmdias (fi-tas magnticas, CD-ROM edisco do computador). Ge-ralmente os dados das v-

rias bandas so organizadosem um dos formatos repre-sentados no Quadro 1, re-ferente Figura 6.

C C C C

c c c cB B B B

b b b b A A A A

a a a a

banda C

banda B

banda A

Linha 1

Linha 2

Linha 1

Linha 2

Linha 1

Linha 2

Figura 6 - Representao esquemtica dos dados de trs bandas

Quadro 1 - Representao dos formatos de gravao dos dados

BIP (Band Interleaved by Pixel)

BIL (Band Interleaved by Line)

BSQ (Band Sequential)

linha 1

ABCABCABCABClinha 1

AAAABBBBCCCC

linha 2

abcabcabcabclinha 2

aaaabbbbccccbanda 1

AAAAaaaabanda 2

BBBBbbbbbanda 3

CCCCcccc


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Resoluo das imagens

Resoluo espacialCada sensor projetado para fornecer dados a um determinado nvel de

detalhe espacial. Quanto menor o objeto possvel de ser identificado, maior aresoluo espacial. A resoluo espacial pode ser definida como a habilidade queum sensor possui de distinguir objetos que so prximos espacialmente.

A referncia mais usada para a resoluo espacial, o tamanho do pixel. Emgeral, s objetos maiores do que a rea do pixel podem ser identificados, emboraisso tambm dependa da reflectncia e contraste entre os objetos prximos. O

tamanho do pixel definido pelo IFOV- instantaneous field of view - do sen-sor, que a rea do terreno vista

pelo sensor em um dado instante. OIFOV nominal medido pelo ngulo dosistema tico ou pela distncia equi-valente no terreno.

Um dos fatores mais importan-tes para a escolha da imagem maisadequada a um projeto de levantamen-to de recursos terrestres a resoluoespacial. O Quadro 2 relaciona algu-mas imagens disponveis no mercado,a respectiva resoluo espacial, e asescalas de trabalho para as quais seriammais indicadas.

Resoluo espectralA capacidade de discriminao dos materiais da superfcie da terra por SR

fundamenta-se no comportamento dos mesmos ao longo doespectro eletromag-ntico . Uma premissa fundamental em SR a possibilidade de discriminar materi-ais pela sua resposta espectral caracterstica em diferentes faixas de comprimentode onda. Diferentes materiais podem ter respostas espectrais semelhantes em umdeterminado intervalo de comprimento de onda e respostas distintas em outrafaixa do espectro. Portanto, quanto maior o nmero de canais espectrais maior a

Quadro 2 - Escalas de trabalho indicadas por algumas imagens

Sensor Resoluo espacial Escala

NOOA/AVHRR 1 km

RESURS-01

LANDSAT/MSS

LANDSAT/TM

SPOT MULTIESP

SPOT PANCROMTICO

160 m

80 m

30 m

20 m

10 m

< 1 000 000

1:500 000 a 1:1 000 000

1:250 000 a 1:500 000

1:100 000 a 1:250 000

1:50 000 a 1:100 000

1:25 000 a 1:50 000

Detector

tica

IFOV

Superfcie

da Terra

Figura 7 - Instantaneous field of view


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capacidade discriminatria. A resoluo espectral tem a ver com o nmero e afinura dos canais espectrais, e definida como ahabilidade de separar coisasespectralmente semelhantes .

Resoluo radiomtricaOs NCs dos pixels so representados por nmeros inteiros que se enquadram

dentro de um determinado intervalo. Quanto maior o intervalo entre os NCs mxi-mo e mnimo, maior a resoluo radiomtrica. A resoluo radiomtrica refere-se,portanto, aos nveis digitais, representados por nveis de cinza possveis numaimagem e expressa pelo nmero de dgitos binrios (bits ) necessrios para arma-zenar o valor mximo de NC dos pixels. Por exemplo, para armazenar 64 nveis sonecessrios 6 bits (26 =64); a resoluo de 8 bits (1 byte) permite representar 256nveis (28 =256).

A resoluo radiomtrica implica diretamente no tamanho dos arquivos deimagem. Para imagens com resoluo de 8 bits, necessrio um byte para cadapixel. Uma cena inteira do satlite LANDSAT formada por aproximadamente41 000 000 pixels (6 200 linhas por 6 600 colunas), resultando um arquivo deaproximadamente 41 Mb.

Resoluo temporalRefere-se freqncia com que o sensor imageia uma determinada rea.

tambm referida comoperiodicidade ou repetitividade . A resoluo temporal doLANDSAT/TM de 16 dias, enquanto a resoluo temporal do SPOT de 26 dias.

A repetitividade geralmente considerada em relao posio denadir , ouseja, a tomada da cena verticalmente abaixo do sensor. Os sensores com capaci-dade de imageamento lateral, formando um certo ngulo com a vertical, portanto,fora da posio de nadir, apresentam a possibilidade de repetir o imageamento deuma certa rea em um tempo menor do que em posio denadir . Esta propriedadedo sensor referida comocapacidade de revisita .


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Classificao dos sensoresUsualmente os dados de sensoriamento remoto referem-

se a dados da superfcie da terra coletados porsistemas sen-sores em satlites ou avies. Osensor pode ser definido como

um equipamento capaz de transformar alguma forma de ener-gia em sinal que possa ser convertido em informao sobre oobjeto sensoriado. No caso especfico do SR a energia utiliza-da a radiao eletromagntica.

Os tipos de sensores podem ser classificados de acordo com:a) a fonte de energia;b) a regio do espectro em que operam; ec) o tipo de transformao sofrida pela radiao detectada.

Sistemas sensores

Quadro 3 - Tipos de sensores

Critrios de classificao Sensor

Fonte de energia Passivos Ativos

Regio espectralpticos

refletivos (0,38 - 3 m)termais (7 - 15 m)

microondas (1 mm a 1 m)

Sistema de captaodos dados

fotogrficoseletropticos

no-imageadores


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Fonte de energiaSensorpassivo aquele que depende de uma fonte de radiao externa para

poder operar. Enquadram-se nesta classificao todos os sensores que captam aradiao solar. Os sensoresativos so os que produzem sua prpria radiao.Enquadram-se nesta categoria os sensores base de radar.

Regio espectralQuanto regio espectral os sensores so classificados comopticos ou de

microondas .Espectro ptico refere-se ao intervalo de 0,38 a 15m, no qual as radiaes

podem ser coletadas por sistemas pticos. O sensoriamento remotoptico aque-le relacionado com duas categorias de radiao da superfcie da terra: (a) a queincide nela e absorvida ou refletida; e (b) a que emitida por ela. Considera-se

fluxo solar refletido aradiao no intervalo de0,38 m a 3 m e flu-xo termal para os com-primentos de onda en-tre 7 e 15 m (Figura8). Com base nestascaractersticas os sen-sores pticos so clas-sificados comorefleti-vos ou termais .

Os Sistemas deM icroondas so senso-res ativos base deondas de radar queoperam na faixa das mi-croondas. Possuem aimportante vantagemde no serem afetadospela cobertura de nu-

vens e pelas condies atmosfricas, sendo por isso de fundamental importnciaem SR de recursos naturais, principalmente nas regies tropicais. So sensoresativos que podem operar 24 horas por dia.

Sistemas de captao dos dadosSistemas fotogrficos

So cmeras fotogrficas que possuem dispositivos para sincronizar omovimento do filme com o deslocamento do avio.

Os sensores fotogrficos tiveram uma papel fundamental no desenvolvi-mento do sensoriamento remoto j que as fotografias areas tomadas atravsde sobrevos especiais foram as primeiras e, at recentemente, as ferramentas

Espectro ptico

Refletivo Termal ouemissivo

visvel IVprximo IV mdio IV distante

0,3 0,38 0,72 1,3 3,0 7,0 15,0Comprimento de onda ( m)

Figura 8 - Espectro ptico

Fonte: Swain e Davis, 1978.


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Sistemas Sensores __________________________________________________________ 23

mais utilizadas para os levantamentos cartogrfi-cos e de recursos naturais e para o planejamentourbano e regional.

Entretanto, o advento de sensores orbitaiscom alta resoluo espacial e espectral tende amudar este quadro. Os sistemas fotogrficos atu-am apenas numa parte restrita do espectro EM,entre o ultravioleta e o infravermelho prximo eno so utilizados nos sensores orbitais. Estes pos-suem uma repetitividade de imageamento, enquan-to as fotografias areas necessitam de programasespeciais de sobrevo. Alm disso, as fotografiasareas necessitam de mais manuseio para corrigiros deslocamentos off-nadir e os erros devidos

instabilidade do avio.

Sistemas eletro pticosNestes os dados so registrados na forma de sinal eltrico. Possuem dois

componentes bsicos: o sistema ptico e o detector. O sistema ptico tem afuno de focalizar a energia proveniente da cena sobre o detector. A energiarecebida pelo detector ento transformada em sinal eltrico, que por sua vez processado, transformado em valor digital e disposto numa matriz de colunas elinhas.

Existem trs tipos de imageadores eletropticos: sistema de quadro, de var-redura mecnica e de varredura eletrnica.

Sistema de quadro (Frame System )A imagem da cena inteira coletada de forma instantnea. Os sensores de

quadro so tambm conhecidos comovidicons e tiveram origem a partir de siste-mas de televiso. A imagem formada por tubo fotocondutivo (tubos de raioscatdicos) que varrida por um feixe de eltrons e transformada em um conjuntode sinais eltricos. Exemplo: o RBV -Return Beam Vidicon- do Landsat-1,2 e 3.

Sistema de varredura mecnica(Eletromechanical Scanner )Sistema que utiliza um espelho de varredura que oscila perpendicularmente

ao deslocamento da plataforma, transmitindo a reflectncia dos materiais para osistema ptico e o detector. Os sinais so registrados linha a linha para formar aimagem (Figura 10.B). Exemplo: MSS e TM do LANDSAT.

Sistema de varredura eletrnica (Pushbroom Scanner )Utiliza um arranjo linear de detectores amplificados por lente grande-an-

gular, o qual cobre toda a seo perpendicular faixa imageada. (Figura 10.A)O arranjo de detectores organizado de modo que haja tantos detectores quantoforem os elementos da linha, de modo que a reflectncia de cada pixel regis-

filme

obturador

Sistema delentes ediafragma

objetiva

filtro

Figura 9 - Sistema fotogrfico


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trada por um detector. Desta forma, os dados de cada linha so captadossimultaneamente pelo conjunto de detectores e a imagem formada atravsdo processo de varredura causado pelo deslocamento da plataforma. Este sis-tema utilizado pelo SPOT.

Sistemas no-imageadoresSo os aparelhos que detectam a radiao na forma pontual e no tem capa-

cidade para formar imagens. Fazem parte desta categoria os radimetros e espec-troradimetros

Plataformas orbitaisOs sensores so instalados em plataformas orbitais projetadas para finalida-

des especficas. As principais so: de observao da Terra; meteorolgicas; de uso militar;

de telecomunicao;e de posicionamento geodsico (GPS).

faixaimageada

detector

sistema ptico

A - Varredura eletrnica B - Varredura mecnica

faixaimageada

espelho lentes

detector

Figura 10 - Sistemas de varredura eletrnica e mecnica

Modificado de Mather, 1987.

Quadro 4 - Comparao entre os dois sistemas de varreduras

Varredura eletrnica Varredura mecnica

- menor e mais leve, requer menospotncia para operar

- no necesita de espelho mvel efornece dados com melhor fidelidadegeomtrica

- melhor desempenho sinal-rudo

- capacidade de operar nas regies almdo infravermelho prximo


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Em 1970, realizou-se recobrimento sistemtico de todo o territrio brasileiro comimagens de radar. As imagens foram obtidas atravs de sobrevos, com o sistema SLAR -Side Looking Airborne Radar - a partir dos quais foram compostos mosaicos naescala 1:250 000. Estas imagens serviram de base para o mapeamento sistemtico

(1:1 000 000) de cartografia, geologia, geomorfologia, pedologia e vegetao de todo oTerritrio Nacional realizados peloPR JET RADA BRASIL .

Sensores de baixa resoluo espacialN AA/AVHRR

Os satlites para observaes meteorolgicas da srieTIRO S - Televisionand Infra-red Observation Satellite - foram lanados entre 1960 e 1965. A partirde 1970, os sucessores passaram a chamar-se N AA - National Ocean and At-mosphere Administration -, entidade que assumiu a administrao do Programa.As principais aplicaes so na meteorologia, temperatura da superfcie do mar,coberturas de gelo e neve e estudos das condies das vegetao global. Osprogramas TIROS e NOAA foram beneficiados pelas pesquisas desenvolvidas peloprograma NIMBUS, uma srie de oito plataformas lanadas entre 1964 e 1978para pesquisa de instrumentos espaciais usados em satlites.

O sensor AVHRR - Advanced Very High Resolution Radiometer - , a bordo doNOAA, pode ser utilizado para estudos de recursos naturais de escala continental,especialmente para o monitoramento de desmatamento e queimadas na Amaznia.

Nos satlites NOOA mais recentes outros sensores foram introduzidos paramonitorar a distribuio de oznio na atmosfera.

Quadro 5 - Caractersticas do AVHRRrbita quase-polar/sol sincronaaltitude 833-870 kmresoluo espacial 1.1 km (nadir)resoluo radiomtrica 10 bits (1 024 nveis)abertura angular +/- 56faixa imageada 3 000 kmciclo de repetitividade 12 horas

Quadro 6 - Aplicaes do Sensor AVHRR

Canal Faixa espectral Funo

1

2

3

4

5

0,58 - 0,68

0,725 - 1,10

3,53 - 3,93

10,3 - 11,3

11,5 - 12,5

mapeamento diurno de nuvens

gua, vegetao e agricultura

nuvens, temperatura da superfcie do mar,queimadas e atividades vulcnicas

mapeamento (diurno e noturno) de nuvens,temperatura do mar, umidade do solo eatividades vulcnicas

temperatura do mar e umidade do solo


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Sensores de resoluo espacial intermediriaLANDSAT

O LANDSAT da NASA foi o pioneiro entre os programas de SR para recursosnaturais. Os sensores so o MSS - Multiespectral Scanner -, com 80 metros deresoluo espacial e, a partir do LANDSAT-4, o TM - Thematic Mapper -, com 30metros de resoluo espacial. O sensor RBV (Return Beam Vidicon) foi utilizadoapenas nos trs primeiros satlites da srie.

O LANDSAT-4 apresentou problemas com o sistema de suprimento de ener-gia, o que apressou o lanamento do LANDSAT-5. Este foi programado para umtempo de vida de 3,5 anos, mas est operando at hoje (1998).

O LANDSAT-6, lanado em 1993, no conseguiu atingir sua rbita e caiu nomar. O LANDSAT-7 est programado para o ano 2000.

Quadro 7 - Cronograma dos satlites LANDSATSatlite Lanamento Fim de operao Sensor

LANDSAT - 1

LANDSAT - 2LANDSAT - 3

LANDSAT - 5

LANDSAT - 4

Jul./1972

Jan./1975Mar./1978

Jul./1982

Mar./1984

Jan./1978

Jul./1983Set./1983

em rbitaoperando

MSS/RBV

MSS/RBVMSS/RBV

MSS/TM

MSS/TM

Quadro 8 - Caractersticas orbitais do LANDSAT-5e dos sensores MSS e TM

MSS TM

Caractersticas orbitais do LANDSAT 5

Canal4567

Resoluo espacialResoluo rad.

Canal1234567

Resoluo espacialResoluo rad.

C. de onde ( m)0,5 - 0,60,6 - 0,70,7 - 0,80,8 - 1,1

80 m6 bits (64 nveis)

C. de onda ( m)0,45 - 0,520,52 - 0,600,63 - 0,690,75 - 0,90

1,55 - 1,7510,40 - 12,502,08 - 2,35

30 m (b6: 120)8 bits (256 nveis)

Largura da faixa imageada: 185kmrbita: quase polar, hlio-sncrona Altitude: 705 kmInclinao: 98,2Perodo: 99minHora de cruzamento do Equador: 09:45Periodicidade: 16 dias Abertura angular: 11,56


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SPOTO programaSPO T - Syst-

me Probatoire dObservation de laTerre - , foi iniciado pela Frana em1978, em parceria com a Suciae a Blgica. O programa geren-ciado pela Agncia Espacial Fran-cesa - CNES.

O SPO T-1 foi lanado em1986. O SPO T-2 em 1990. OSPO T-3 em 1993. O SPO T-4, de-ver incorporar outra banda aosensor multiespectral no interva-lo de 1,58-1,75 m, com 20 m.de resoluo. OSPO T-5, previstopara 1999, ter a resoluo es-pacial do sensor pancromtico au-mentada para cinco metros e do

sensor multiespectral para dez metros. Incorporar tambm mais um instru-mento para monitoramento da vegetao com 1 km de resoluo.

Os satlites SPOTS carregam a bordo dois sistemas sensores idnticos -High Resolution Visible - HRV - , que podem ser ativados independentemente.Estes sensores operam no modo pancromtico (0,51-0,73), com dez metros deresoluo e no modo multiespectral com 20 metros de resoluo. Um dosaspectos mais avanados do SPOT a possibilidade de obteno de visadasfora do Nadir , permitindo a obteno de pares estereoscpicos de imagens deuma mesma cena (Figura 12).

Z

Y

Aberturaangular: 11,56

Varredura de oeste para leste6 linhas por banda

Direo de vo

Figura 11 - Caractersticas do imageamento doThematic Mapper - TM

Quadro 9 - Caractersticas do SPOTSensor

Largura da faixa imageadaResoluo radiomtrica

Resoluo temporalHora de passagem pelo Equador

Abertura angular Visada off-nadir

HRV (High Resolution Visible)60 km + 60 km - overlap (3 km) = 117 km

8 bits (256 nveis)26 dias10:304,13

at 27 (mximo 475 km)Multiespectral

Canal 1Canal 2Canal 3

Resoluo espacial

Resoluo espacial

0,50 - 0,59 m

0,51 - 0,73 m

0,61 - 0,68 m0,79 - 0,89 m

20 metros

10 metros

PancromticoCanal


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As imagens do LANDSAT e do SPOT foram at recentemente as mais utiliza-das no Brasil. Entretanto, uma srie de novos sensores foram lanados recente-

mente ou esto em fase de construo, tanto com sistemas ticos como comsistemas de microondas, aumentando substancialmente a gama de opes paraos usurios.

IRS (Indian Remote Sensing)Os satlites indianos da srieIRS foram lanados em1989 (IRS-1A ), 1991

(IRS-1B ), 1994 (IRS-P2 ), 1995 (IRS-1C ), 1996 (IRS-P3 ), 1996 (IRS-P4 ) e 1997(IRS-P5 ). O satlite IRS-1C produz imagens de resoluo espacial de cinco metros,no modo pancromtico. Este fato aliado aos canais multiespectrais semelhantesaos do LANDSAT/TM, a possibilidade de apontamento para obter imagensoff-

nadir e ainda a elevada resoluo temporal (revisita de at cinco dias), tornam estesatlite um dos mais avanados do mercado.

Figura 12

HRV instruments

HRV 2HRV 1bit

1 1 7 k m

6 0 k m

6 0 k m

3 1 k m

6 0 k m

8 0 k m 9 5 0 k m

(a) Os sensores do SPOT (b) O recurso do apontamento lateral

Quadro 10 - Especificaes de satlite IRS - 1C

Sensor Comprimento

de onda ( m) Pixel Faixa

imageada Repetitividade

pancrom. 0,50 - 0,75 (visvel) 5 m 70 km 24 (nadir) dias

5 (off-nadir) dias

LISS - 3

0,52 - 0,59 (verde)0,62 - 0,68 (vermelho)

0,77 - 0,86 (IV prximo)1,55 - 1,70 (IV mdio)

25 m25 m25 m

70,5 m

142 km142 km142 km148 km

24 dias

WiFS (wide) 0,62 - 0,68 (vermelho)0,77 - 0,86 (IV prximo)180 m180 m

774 km774 km

24/5 (overlap) dias


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Os dados podem ser utilizados para vrias finalidades: agricultura, monitora-mento de secas, inundao, recursos hdricos, uso do solo, recursos marinhos,florestais, planejamento urbano e geologia.

RESURS-01Satlite russo comresoluo espacial de 160 metros . Destina-se a preen-

cher a lacuna entre o LANDSAT/MSS e o NOOA/AVHRR. As cenas de 600 x 600km so ideais para escalas entre 1:500 000 e 1:1 000 000. A possibilidade derevisita de quatro dias.

Programas de radar orbitalAt o incio desta dcada todos os levantamentos base de radar foram

realizados por avies. A utilizao doradar de abertura real em plataformasorbitais era inviabilizado pela necessidade de uma antena muito longa. Este

problema foi superado pelo advento doRadar de Antena Sinttica SAR -, noqual grandes antenas so matematicamente simuladas. Graas a este recurso,a partir do incio desta dcada os sensores base de radar passaram a serutilizados em satlites.

ERS ( European Remote Sensing Satellite )Os satlites da srieERS - European Remote Sensing Satellite - , contm

vrios instrumentos sensores de microondas para estudo da superfcie terres-tre, e, mais especificamente, do oceano e do gelo, imageando na banda C(5,7 cm).Por operar na faixa das microondas, os dados so interessantes tambm paraos pases tropicais, onde h constante cobertura de nuvens. OERS-1 foi lana-do em 1991.

O ERS-2 , lanado em 1995, leva a bordo tambm o Global Ozone Monito-ring Experiment - GOME -, que mede traos dos constituintes da troposfera eestratosfera.

JERS ( Japan Earth Resources Satellite )Os satlites da srie JERS - Japan Earth Resources Satellite - possu-

em um sensor SAR, imageando na banda L (23,5 cm) e um sensor ptico

(OPS). Este tem recursos para observaes estereoscpicas. OJERS-1

foilanado em 1992.

Quadro 11 - Caractersticas espectrais do RESURS - 01Bandas Resoluo espacial

0,5 - 0,6 m

0,6 - 0,7 m

0,7 - 0,8 m

0,8 - 1,1 m

10,4 - 12,6 m

160 m

160 m

160 m

160 m

600 m


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RADARSATO programa canadenseRADARSAT , que teve incio em 1995 com o RA-

DARSAT-1, considerado o mais avanado sistema de imageamento orbital porradar, operando em diferentes mdulos para obter imagens de 500x500 kmat 50x50 km, com resoluo espacial variando de 100 a 10 metros, paraatender s especificaes dos usurios. Opera na banda C (5,6 cm de compri-mento de onda), com polarizao HH. As principais aplicaes so o monitora-mento do gelo, gelo flutuante, oceano, zonas costeiras, agricultura, florestas egeologia.

Programas espaciais brasileirosCBERS (Satlites Sino-Brasileiros de

Recursos Terrestres)Resultado de um convnio entre o Brasil e a China para o desenvolvimento

de satlites de observao da terra.

A caracterstica singular do CBERS sua carga til de mltiplos sensores,com resolues espaciais e freqncias de observao variadas. Os trs sensoresimageadores so: imageador de visada larga (WFI), a cmara CCD de alta resolu-o e o varredor multiespectral infravermelho (IR-MSS). A cmara CCD tem acapacidade de apontamento lateral, o que permite aumentar a freqncia dasobservaes e a viso estereoscpica.

M ECB ( isso Espacial Completa Brasileira)A Misso Espacial Completa Brasileira M ECB -, um projeto do governo

brasileiro, coordenado pela Agncia Espacial Brasileira AEB - e executado peloINPE. O programa compreende o projeto, desenvolvimento, integrao, testes e

operao em rbita de cinco satlites, trs de coleta de dados (SCD1, SCD2 eSCD3) e dois de sensoriamento remoto da terra (SSR1 e SSR2).

Quadro 12 - CBERS - China - Brazil Earth Resources Satellites

Sensores Cmara CCD IR - MSS WFI

Modo pancromtico

Resoluo espacialPeriodicidade

Larg. da visadaParmetros orbitais

do satlite Altitude mdia: 778 kmPerodo de recobrimento: 26 diasrbita quase-polar, sincronizada com o Sol

Modo multiespectral0,51 - 0,73 m 0,50 - 1,10 m0,45 - 0,52 m0,52 - 0,59 m

0,63 - 0,69 m0,77 - 0,89 m

1,55 - 1,75 m

2,08 - 2,35 m10,4 - 12,5 m

0,63 - 0,69 m

0,76 - 0,90 m

20 m3 - 26 dias (nadir)

120 km26 dias

260 m80/160(termal)3 - 5 dias

120 km 900 km


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Sensores com alta resoluo espacialUma nova gerao de sensores, caracterizados pela alta resoluo espa-

cial esto projetados para os prximos anos. Estes caracterizam-se tambmpela alta repetitividade das observaes, cobertura simultnea de imagens pan-cromticas e multiespectrais. A possibilidade de estereoscopia facilita a produ-o de ortofotos e Modelos Digitais de Terreno MDT. Destinam-se ao planeja-mento urbano e cartografia de preciso. Os principais projetos so:

EarlyBird e QuickbirdA empresa norte-americanaEarthWatch pretende lanar dois satlites.EarlyBird dever carregar dois sensores: o primeiro, operando no modo pan-

cromtico (0,45-0,80m) ter a resoluo espacial de trs metros, enquanto osegundo sensor ir operar no modo multiespectral com trs bandas nos intervalosverde, vermelho e infravermelho prximo e resoluo espacial de 15 metros.

O QuickBird ter resoluo de um metro no modo pancromtico e quatrometros no modo multiespectral.

SPIN 2Produto do consrcio entre a Aerial Images (USA) e a Sovinformsputnik (Rs-

sia). Carrega duas cmaras fotogrficas capazes de produzir imagens de dois adez metros de resoluo.

IK N S 1Satlite da Space Imaging EO SAT com um sensor pancromtico com um

metro de resoluo e outro multiespectral (cinco bandas) com quatro metrosde resoluo. Ter capacidade para produzir imagens pancromticas e multies-pectrais da mesma rea, que podero ser integradas, gerando um produto mul-tiespectral colorido com um metro de resoluo. Periodicidade de 14 dias ecom possibilidade de revisita de 1-3 dias pela utilizao da visada lateral.

ER S A e BSatlites da West Indian Space pretendem colocar em rbita at 2002

oito satlites da srie EROS. Os EROS A e B viro com resoluo espacial de1,5 e 1 metro, respectivamente, periodicidade de 15 dias e possibilidade derevisita a cada trs dias.

Quadro 13 - Caractersticas dos SSRs da MECB- Sensor WiFS com 3 bandas no visvel e uma no infravermelho (2,08 - 2,35 m).-

- A resoluo espacial no visvel e infravermelho mdio ser de 100, 200, 300 e400 metros, conforme o afastamento da posio Nadir.

- Periodicidade:

rbita equatorial (0), programada para cobrir uma faixa de 2 200 km, entreas latitudes de 5 N e 15 S.

14 vezes ao dia


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O rb ViewA Orbital Sciences Corporation lanar em 1999 e 2000, respectivamente,

os satlites Orb View 3 e 4, com imagens pancromticas de um metro de resolu-o e multiespectrais de quatro metros.

Sensores de alta resoluo espectralAs imagens com alta resoluo espectral tm aplicaes em explorao mi-

neral, agricultura, monitoramento ambiental e segurana.

NASA/TRW Hyperspectral Imager (Lewis)Este sensor, conhecido como Hyperspectral Imager HSI -, ou Lewis, cobrir de

forma contnua o espectro EM entre 0,40 e 2,50 m, atravs de384 bandas espec-trais com resoluo espacial de 30 metros. Este sensor ser combinado com outro,no modo pancromtico, com resoluo espacial de cinco metros.

0,45 - 0,80

0,45 - 0,90

0,51 - 0,76

0,51 - 0,76

0,45 - 0,90

0,45 - 0,90

0,45 - 0,90

0,50 - 0,90

0,50 - 0,90

0,45 - 0,520,53 - 0,590,63 - 0,690,77 - 0,90

0,45 - 0,530,52 - 0,610,64 - 0,720,77 - 0,88

0,45 - 0,520,52 - 0,600,63 - 0,69

0,76 - 0,90

0,45 - 0,520,52 - 0,600,63 - 0,690,76 - 0,90

0,45 - 2,53,0 - 5,0

0,50 - 0,590,61 - 0,680,79 - 0,89

AerialImages/

Sovinformsputinik

Earth

Watch

EarlyBird 20 dias

Pan

Pan

Pan

Pan

Pan

Pan

Pan

Multiesp.

Multiesp.

Multiesp.

Multiesp.

Multiesp.

Hiperesp.

1,5 - 2,5dias

1,5 - 2,5dias

Quadro 14 - Sistemas de alta resoluo (Fonte: Schmidlin, 1988)

Empresa Satlite Repetiti-vidade Revisita Modo Resol.

EspacialResol.

EspectralFaixa

imageadaTamanhoda cena

3 m

15 m

6 km 36 km2

30 km 900 km2

QuickBird 20 dias

1 m

1 m

1 m

1 m

1 m

1,5 m

4 m

4 m

4 m

4 m

36 km

36 km

1 296 km2

1 296 km2

SPIN - 2 - -

Pan TK -1000

Pan TK -350

2 m

10 m

160 km 6 400 km2

200 km 60 000 km2

Space

Imaging/

EOSAT

IKONOS 1 14 dias

15 dias

15 dias

16 dias

16 dias

1 - 3dias

3 dias

3 dias

< 3 dias

< 3 dias

11 km

11 km

14 km

20 km

121 km 2

121 km2

196 km2

400 km2

West

Indian

EROS A

EROS B

OrbitalSciences

Corporation

OrbView - 3

OrbView - 4

8 km

8 km

8 km

8 km

5 km

64 km2

64 km2

64 km2

64 km2

25 km28 m


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O rbview 4Este satlite da srie Orbview (Orbital Sciences Corporation), alm da alta

resoluo espacial (1 m no modo pancromtico e 4 m no modo multiespectral),carregar um instrumento para gerar imagens hiperespectrais em 280 canais.


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Neste captulo so apresentadas as caractersticas es-pectrais gerais de alguns materiais da superfcie da terra. Areflectncia dos materiais varia com o comprimento de onda.O registro grfico da reflectncia ao longo do espectro eletro-magntico fornece uma curva que descreve as propriedadesradiomtricas de um determinado material. Esta curva tpicade cada material chamada deassinatura espectral e consti-tui um padro para identificao dos alvos de estudo por sen-soriamento remoto.

Comportamento espectral davegetao

As folhas so os elementos da vegetao que mais con-tribuem para o sinal detectado. As propriedades espectrais deuma folha so funo de sua composio qumica, morfologiae estrutura interna. Os constituintes mais importantes para aradiao so: a celulose, os solutos (ons e molculas), os es-paos intercelulares e os pigmentos.

A Figura 13 mostra a curva espectral mdia da vegeta-o sadia. Observa-se que at 0,7 m a reflectncia baixadevido absoro causada pelos pigmentos, com um pequenoaumento na faixa do verde (mximo em 0,56m). De 0,7 ma 1,3 m a reflectncia alta devido interferncia da estru-tura celular. De 1,3m a 2,5 m a influncia maior do con-tedo de gua das folhas, com dois mximos de absoro em1,4 m e 1,95 m.

Comportamento espectral

dos materiais


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Comportamento espectral da guaA gua apresenta umcomportamento espectral dis-

tinto conforme o estado fsicoque se encontra (Figura 14). Noestado lquido apresenta umareflectncia baixa entre 0,38 e0,70 m, absorvendo toda a ra-diao acima de 0,7 m. Toda-via, este comportamento afe-tado pela concentrao de ma-teriais em suspenso e dissol-vidos na gua e pela profundi-dade do corpo dgua, comoilustra a Figura 15. O aumentoda concentrao de materiaisem suspenso implica o aumen-to da reflectncia na faixa dovermelho.

Na forma de nuvens, agua apresenta altssima reflec-tncia. As ondulaes na cur-

va espectral so devidas leveabsoro em torno de 1,3 m e2,0 m. A neve possui uma re-

R e

f l e c

t n c

i a

gua

Neve

Nuvens

Comprimento de onda0,3 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Figura 14 - Comportamento espectral da gua

Modificado de Bowker et al., 1985.

R e

f l e c

t n c

i a

Pigmentosda folha

Clorofilaca-rotenides

H Oabsoro

2

H Oabsoro

2

Estruturacelular

Contedo degua da folha

Comprimento de onda ( m)

0,3 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Figura 13 - Assinatura espectral (mdia) da folha verde

Modificado de Bowker et alii; 1985.


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Comportamento Espectral dos Materiais ______________________________________ 37

flectncia altssima no infravermelho prximo, mas decresce bruscamente no in-fravermelho mdio, com picos de absoro em 1,5m, 2,0 m e 2,5 m.

Comportamento espectral dos solosOs solos so compostos de substncias em trs fases: s lida (minerais e

matria orgnica),lquida (gua) e gasosa (ar). As combinaes e arranjos dosmateriais constituintes dos solos que definem o seu comportamento espectral,sendo que os principais fatores so:

constituio mineral; proporo de matria orgnica; granulometria (textura e estrutura); e

umidade.De forma simplificada so estes os efeitos dos constituintes dos solos sobrea reflectncia:

guaO aumento no contedo de umidade implica uma diminuio da reflectncia

em todo o espectro, sendo esta diminuio mais acentuada quanto menor for aconcentrao de matria orgnica.

Matria orgnicaA reflectncia diminui medida que aumenta o contedo de matria orgni-ca. Quando este contedo excede 2%, passa a mascarar as outras propriedades

nvelsuperficial

R e f l e c

t n c

i a


20 m

0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1

Figura 15 - Reflectncia da gua superficiale a 20 metros de profundidade

Fonte: Alfldi, 1982.


38/92


espectrais dos constituintes dos solos. possvel discriminar melhor o nvel dematria orgnica no visvel e no infravermelho prximo at 1,2 m.

Minerais opacos e xido de ferroDiminuem a reflectncia e mascaram as feies de absoro dos outros

constituintes.

GranulometriaOs solos arenosos tendem a apresentar maior reflectncia do que os argilosos,

pois, tambm, so mais pobres em matria orgnica, xidos de ferro e minerais opa-cos, ou seja, constituintes que reduzem a reflectncia. A Figura 16 apresenta a curvamdia da reflectncia dos solos em relao vegetao, gua, areia e s nuvens.

Comportamento espectral das rochas

Em geral as rochas ricas em slica (quartzo-feldspticas) tendem a apresentaralta reflectncia, enquanto as rochas ricas em magnsio e ferro (mficas) caracte-rizam-se pelas tonalidades escuras causadas pela baixa reflectncia. Entretanto a

Quadro 15 - Regies espectrais prprias ao estudo depropriedades dos solos (segundo Novo, 1992)

Regies espectrais Propriedades

0,57 m0,7 m e 0,9 m

1,0 m2,2 m

matria orgnica em solos sem cobertura vegetalcontedo de composto de ferro frricocontedo de composto de ferro ferrosoumidade do solo

%

0.6

0.4

0.2

0

nuvem

areia vegetao

solo

gua

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0


R e

f l e c

t n c

i a

Figura 16 - Comparao entre as curvas dereflectncia da gua,

vegetao sadia, solo e areia


39/92

Comportamento Espectral dos Materiais ______________________________________ 39

presena de minerais opacos (ex.: magnetita), diminui substancialmente a reflec-tncia das rochas quartzo-feldspticas.

As rochas sedimentares arenosas tendem a apresentar maior reflectncia ebandas de absoro mais bem definidas do que asargilosas . Os principais consti-tuintes responsveis pela resposta espectral das rochas sedimentares so o ferro,o carbono orgnico total e as argilas.

Comportamentoespectral de reasconstrudas

Nas reas construdas verifica-se,para a maioria dos materiais, um ligei-ro aumento da reflectncia do visvelpara o infravermelho prximo, sendoque o concreto destaca-se pela reflec-

tncia relativamente alta em relaoao asfalto (Figura 17).

Critrios paraseleo das imagens

Na hora da seleo do sensor edas bandas espectrais para um deter-minado projeto, dois parmetros sofundamentais: a resoluo espacial ea resoluo espectral. A resoluo es-pacial est relacionada com a escala de trabalho, enquanto a resoluo espectralest relacionada com a capacidade de discriminao dos alvos espectralmentesemelhantes. Por isso, o conhecimento da assinatura espectral auxilia na escolhada melhor combinao de canais para a discriminao dos alvos. Quanto maior agama de opes em termos de canais (resoluo espectral) maior ser a capa-cidade discriminatria do sensor. Algumas aplicaes dos canais espectrais doLANDSAT/TM so descritas no Quadro 17.

A Figura 18 ilustra a abrangncia espectral dos sensores SPOT nos modosmultiespectral e pancromtico e LANDSAT/TM e a relao inversa entre a resolu-o espacial e a resoluo espectral destes trs sensores. A resoluo espectral

pode ser decisiva para a capacidade discriminatria de muitos alvos, devendo serlevada em considerao no momento da aquisio das imagens. Portanto, oanalista deve balancear o maior poder discriminatrio da resoluo espectral

Quadro 16 - Regies do espectro indicadas para estudos dasrochas e dos minerais (segundo Novo, 1992)

Regio do espectro Propriedades

0,8 m a 1,01,60

m

m

m

2,17 m e 2,22,74 m

identificao de ferroindicao de zonas de alterao hidrotermal ricas em argilaidentificao de minerais de argiladeteco de minerais com presena de hidroxilas na estrutura

R e f l e c t n c i a

0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9


%

Grama

Concreto

Areia

CascalhoTerrenobaldio

Asfalto

Figura 17 - Comportamento espectral dasfeies urbanas/suburbanas

Adaptao de ASP, 1983, in Viadana, 1995.

50

40

30

20

10

0


40/92


0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4Comprimento de onda ( m)

SPOTPAN

SPOT PANCROMTICORes.: 10 m

SPOT MULTIESPECTRALRes.: 20 m

LANDSAT TMRes.: 30 m

1 2 3

1 2 3 4 5 7

Figura 18 - Resoluo de espectral dos sensores SPOT e LANDSAT/TM

Banda Faixa espectral Aplicaes

0,45 m - 0,52 m(azul)

0,52 m - 0,60 m(verde)

0,63 m - 0,69 m(vermelho)

0,76 m - 0,90 m(IV prximo)

1,55 m - 1,75 m(IV mdio)

10,40 m - 12,50 m(IV distante)

2,08 m - 2,35 m(IV mdio)

Estudos de sedimentos na guaMapeamento de guas costeirasDiferenciao solo/vegetao

Estradas e reas urbanasMapeamento de vegetao (maior reflectncia dos canais do visvel)Estradas e reas urbanasEspcies vegetais (absoro da clorofila)

Levantamento da biomassa (pico da vegetao sadia)Delineao de corpos dgua

Mapeamento de rios e corpos dguaUmidade da vegetao e solos

Estresse trmico em vegetaoPropriedades termais dos solos e rochas

Estudos de rochas e mineraisUmidade do solo e vegetao

Quadro 17 - Algumas aplicaes das bandas do LANDSAT/TM

1

2

3

4

5

6

7

do LANDSAT/TM com a melhor resoluo espacial do SPOT, para, em funo daescala e objetivos do projeto, fazer a melhor seleo das imagens.


41/92

Um dos principais objetivos do PDI a melhoria da qualida-de visual da imagem para facilitar a interpretao. Para isso soutilizadas tcnicas denominadas genericamente derealces. Osrealces mais utilizados so produzidos atravs damanipulao docontraste .

Histogramas de imagensO histograma

uma representaogrfica da freqnciade distribuio dosNCs de uma imagem.No histograma, o eixoX representa os NCs,cujo intervalo de valo-res depende da reso-luo radiomtrica daimagem, enquanto oeixo Y representa afreqncia relativados NCs.

A maioria dasimagens produzemhistogramas unimo-dais, com distribui-

o normal (gaussi-ana) ou lognormal.Entretanto, cenas

M anipulao do

contraste

Nveis de cinza0 255

%

F r e q n c i a

Figura 19 - Histograma de uma imagem

A altura da barra mostra a freqncia dos pixelscom um determinado nvel de cinza.


42/92


com reas espectralmente muito distintas podero produzir histogramasbimodais ou multimodais.

Contraste e brilho da imagemO contraste da imagem refere-se distribuio dos NCs no intervalo radio-

mtrico. Para um determinado sensor, o contraste depende da assinatura espectraldos objetos presentes na cena imageada e varia com o comprimento de onda(canal). Geralmente, os valores registrados pelo sensor ocupam uma pequena par-te do intervalo possvel de valores. Vamos exemplificar assumindo uma resoluode oito bits, ou seja, um intervalo de NC de 0 a 255. Se, para um determinadocanal espectral, a cena incluir tanto materiais de baixa quanto de alta radincia, osNCs ocuparo uma faixa larga do intervalo radiomtrico (por exemplo, 24 a 210),denotando um alto contraste. Se, por outro lado, na cena existirem apenas materi-ais de baixa radincia neste canal, esta imagem aparecer escura. Os NCs estaroconcentrados num pequeno intervalo (16 a 74, por exemplo), denotando um baixocontraste .

A forma do histograma e osparmetros estatsticos forneceminformaes sobre o contraste e obrilho da imagem. O contraste di-retamente proporcional ao espalha-mento dos nveis de cinza, que dado pela largura da base do histo-grama. Estatisticamente expres-

so pela varincia . O brilho dos pi-xels dado pela posio das bar-ras verticais mais direita (brilhoalto) ou mais esquerda (brilho bai-xo). Amdia pode ser o parmetroestatstico indicativo do brilho daimagem. Os histogramas unimodaisde baixo contraste com mdia bai-xa indicam predominncia de ma-teriais de fraca radincia, resultan-

do imagens de baixo brilho. A m-dia alta, ao contrrio, representaimagem de alto brilho (Figura 20).

Realces de contrasteOs nveis de cinza de uma imagem podem ser manipulados com o

objetivo de melhorar a visualizao da cena e aumentar a quantidade deinformao que pode ser extrada visualmente. Estas tcnicas so chama-das de realces de contraste .

Os realces de contraste produzem uma ampliao do intervalo origi-nal de nveis de cinza, de forma que eles so exibidos num intervalo maior.O objetivo apresentar a mesma informao contida nos dados brutos,

%

% %

%

a) Cena com baixa radincia

c) Cena de baixo contraste d) Cena de alto contraste

b) Cena com alta radincia

Nvel de cinza

Nvel de cinza Nvel de cinza

Nvel de cinza

Figura 20 - Contraste e brilho de imagens

Fonte: Schowengert, 1983.


43/92

Manipulao do Contraste ___________________________________________________ 43

porm de uma forma mais claramente visvel ao intrprete. No exemplo da Figura21, os NCs originais, concentrados no intervalo de 63 a 191, soremapeados deforma que o NC 63 convertido para 0 e o NC 191 convertido para 255 e osvalores intermedirios so redistribudos segundo alguma funo matemtica. Desta

forma, todo o intervalo possvel de valores utilizado para aumentar o contraste econseqentemente melhorar a aparncia da imagem.

LUTO realce executado atravs de uma fun-

o matemtica, chamada defuno de trans-ferncia de contraste (FTC) oufuno de ma-peamento , que transforma os valores originaisde nveis de cinza da imagem em novos valores,implicando uma alterao do histograma. A FTCpode ser linear (representada graficamente porlinha reta) ou no-linear (representada por al-gum tipo de curva).

Nos sistemas de processamento de imagensos realces so implementados atravs de tabelasdenominadas deLUT - Look-up Tables , as quaisarmazenam a informao sobre os valores origi-nais (entrada) e transformados (sada) para cadaNC, segundo a FTC escolhida. No exemplo da Fi-

gura 21, ao se aplicar a LUT, todos os NCs=63na imagem de entrada sero convertidos emNC=0 na imagem de sada, evitando a repetio do clculo para cada pixel daimagem e, portanto, agilizando o processo.

Realce linearConsiste no aumento do espalhamento dos NCs, segundo uma funo linear.

Os NCs da imagem original so linearmente redistribudos, com manuteno desuas posies relativas.

A FTC linear uma reta e apenas dois parmetros so controlados: ainclinao da reta e o ponto de interseo com o eixo X. Quanto maior ainclinao da reta, maior a expanso do contraste.

Um caso particular de realce linear aquele no qual todo o intervalode NC considerado, ou seja, o menor valor de NC da imagem (NCmin) convertido a zero e o maior valor (NCmax) convertido a 255. Este denominadorealce inM ax (Figura 23). O mais comum, entretanto, des-prezar os extremos dos histogramas, de modo a realar mais a poro cen-tral. Neste caso, para valorizar mais os NCs mais freqentes, desprezam-seNCs pouco freqentes, produzindooverflow .

O overflow a transformao de um intervalo de NC em um nico NC(Figura 24). Ooverflow representa uma perda de informao em benefcio de umrealce maior da poro central do histograma. No realce MinMax no hoverflow .

255

191

127

63

0 63 127 191 255N de cinza de entrada

o

N

d e c i n z a d e s a d a

o

Figura 21 - Representao grficade uma FTC linear

Os NCs do intervalo 63-191 soampliados para o intervalo 0-255.


44/92


b 2

b 3

Histograma

f 3

f 2

FTC

a 3

a 2

NC 1

NC 1

NC

b 1

f 1

a 1

X

Y

N v e l d e c i n z a t r a n s f o r m a d o

Figura 22 - Realce linear

Em a a funo f no altera o histograma original b ; em a afuno f promove espalhamento representado em b ;em a a funo f produz um espalhamento maior que f

representado em bFonte: Schowengerdt, 1983.

1 1 1 2

2 2

3 3 2

3


45/92


O realce linear por par-tes (linear piecewise stretch )consiste na aplicao do es-palhamento linear, segundodiferentes funes ao longodo intervalo radiomtrico, re-sultando em dois ou maissegmentos de reta com di-ferente inclinao.

Realce deequalizao

Uma limitao do re-alce linear no levar emconta a freqncia dos NCs.O realce de equalizao uma funo de transfern-cia no-linear que leva emconta a freqncia dos n-veis de cinza, ou seja, o es-palhamento ser maior paraos NCs mais freqentes. A

transformao do histogra-ma no sentido de uma ex-panso (aumento de con-traste) dos intervalos cen-trais e uma compresso(perda de contraste) dos in-tervalos laterais.

Realce

gaussianoA caracterstica dadistribuio normal ouGaussiana o histogramana forma de sino, com osdados assim distribudosem torno da mdia: 60,7%contidos em um desvio pa-dro (), 95,45% em dois e 99,73% em trs . Omtodo visa a enquadrar os dados, segundo uma distribuio gaussiana, tam-bm chamada denormalizao do histograma .

0 255

NCs originaisda imagem

NC da imagemrealada

0 51 102 153 204 255

Figura 23 - Realce minmax

Fonte: PCI, 1997.

255

00 255

NC = 35

NC = 82

NC = 15

NC = 118

Histograma de entrada

H i s t o g r a m a d e s a d a

Figura 24 - Overflow

Os NCs do intervalo 15-35 so transformados em 0;Os NCs do intervalo 82-118 so transformados em 255; eO intervalo de 35 a 82 expandido.


46/92


O aumento do desviopadro produz um alarga-mento da curva de distribui-o, com aumento do con-traste. O efeito contrriopode ser obtido pela redu-o do desvio padro. Emalguns softwares, a mdiatambm pode ser desloca-da ao longo do intervalo ra-diomtrico, o que permiteaumentar ou reduzir o bri-lho da imagem.

A normalizao dohistograma particularmen-te til para equiparar ima-gens diferentes em termosde mdia e desvio padro,

assim como em composies coloridas, para produzir um bom balanceamentodas cores das trs bandas.

Realce de raiz quadradaOs nveis de cinza so expandidos, segundo a funo de raiz quadrada

promovendo um aumento do contraste, principalmente, na poro inferior dohistograma de entrada. Tende a conferir um aumento geral no brilho daimagem.

Realce negativoProduz a inverso dos valores de NC: as reas escuras tornam-se claras e

vice-versa.

Realce de infreqnciaEsta funo produz uma imagem de sada na qual os nveis de cinza me-

nos freqentes recebem valores mais elevados de nvel de cinza e vice-versa. AFTC expressa pela inverso do histograma da imagem de entrada.

Realce logartmicoA curva de transferncia uma funo logartmica, com uma inclinao

maior na poro relativa aos NCs de baixa intensidade, a qual vai progressiva-

mente tendendo horizontal nos NCs de alta intensidade. Visa a realar ainformao contida nas pores mais escuras de uma imagem, s custas deum baixo realce das pores mais claras.

0 255


NC da imagemrealada

0 51 102 153 204 255

Figura 25 - Realce de equalizao

A populao de maior freqncia realada enquanto apopulao menos freqente comprimida.

Fonte: PCI, 1997.


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Realce exponencialTem um efeito inverso ao do realce logartmico. A curva de transferncia

mais suave nas pores inferiores e aumenta progressivamente, realando aspores mais claras da imagem, s custas de menor contraste nas poresmais escuras.

Realce parcial ( piecewise stretch )Em algumas anlises pode ser necessrio examinar certas feies com maior

detalhe. Atravs desta tcnica pode-se utilizar todo o intervalo para expandir osnveis de cinza que representam uma determinada feio. Na Figura 28 o histogra-

ma bimodal pode representar feies aquticas (NCs mais baixos) e feies terres-tres (NCs mais altos). O realce parcial visa a destacar apenas as primeiras, despre-zando, portanto, as informaes terrestres.

%

0 255(b) Histograma da imagem realada

255

00 255

Nveis de cinza de entrada

(a) Funo de transferncia

N


o

Histogramaoriginal

Figura 26 - Realce logartmico

%

0 255(b) Histograma da imagem realada

Histogramaoriginal

%

0 255Nveis de cinza de entrada

(a) Funo de transferncia

Figura 27 - Realce exponencial

N


o


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0 255


NC da imagemrealada

0 51 102 153 204 255

Figura 28 - Realce parcial

A populao 1 (NCs mais baixos) realada, enquanto a populao 2(NCs mais altos) toda convertida para o NC 255.

Fonte: PCI, 1997.

Limiarizao (thresholding ) uma tcnica para

dividir os nveis de cinza deuma imagem em uma ouduas categorias, acima e

abaixo de um determinadopatamar. Este um dos v-rios mtodos para criaruma mscara binria (bit-map ) para a imagem.

Na Figura 29 o histo-grama da imagem (a) mos-tra a existncia de duas po-pulaes cujo limite situa-se em NC=17. A transfor-mao segundo a funode transferncia de con-traste (b) reduz uma popu-lao a 0 e a outra a 255.A imagem resultante (c) composta por apenas doisvalores e pode tambm serrepresentada por uma ms-cara binria, com valoresde 0 e 1.

% 255

17

0 255 0 17 255Nveis de cinza

aNC de entrada

b

N C d e s a d a

c

guaterra

F r e q n c i a

Figura 29 - Limiarizao

Modificado de PCI, 1997.


49/92

O modelo RGBEmbora o olho humano possa perceber apenas 20 a 30 tons

de cinza, ele pode distinguir milhares de cores. As pesquisas deThomas Young (1773-1829) demonstraram que uma srie de cores

pode ser obtida a partir de combinaes do vermelho (R), verde(G) e azul (B). Tipicamente, as seguintes cores foram produzidas: branco - como resultado da mistura das trs cores; magenta - como resultado da mistura do vermelho e azul; ciano (cyan ) - como resultado da mistura de verde e azul; e amarelo - como resultado da adio de verde e vermelho.No modelo RGB, a produo de uma corC a partir de cores

primrias aditivas pode ser definida pela equao:C = r.R + g.G + b.B,

onde R,G,B so as cores primrias er,g ,b so os coeficien-tes da mistura, que no caso das imagens digitais dada pelaintensidade representada pelo NC do pixel (por exemplo, 0 a 255).Portanto, variando-se a intensidade, uma enorme variedade decores pode ser produzida pela adio de vermelho, verde e azul.Por isso elas foram chamadas decores primrias aditivas .

Um efeito complementar pode ser obtido pela subtrao devermelho, verde e azul da luz branca. Assim a subtrao de ver-melho produz ciano, subtrao de verde produz magenta e sub-trao de azul produz amarelo. Ciano, magenta e amarelo foramchamadas de cores primrias subtrativas cujas combinaes, emdiferentes propores, tambm podem resultar numa gama imen-sa de cores.

ormao das cores


50/92


Os monitores de sistemas de processamento de imagens so, em geral, ca-pazes de representar cada uma das cores primrias em 256 nveis de intensidade,o que d um total de 16 711 680 tonalidades. O sistema visual humano, porm,no consegue perceber as variaes muito sutis.

A Figura 30 mostra que os vrtices do cubo representam as cores prim-rias puras, com intensidade variando de 0 at o mximo. Cada lado do cubo formado por duas cores, contendo portanto todas as possveis misturas das

cores que o definem. Se os nveis de cin-za variam de 0 a 255, cada lado repre-sentar 65 280 cores, formadas pelacombinao da intensidade possvel decada cor. Notar que a luz branca for-mada pela soma dos mximos RGBs. Alinha mais espessa que liga os vrticesdo preto ao branco representa cores for-madas pela soma de iguais quantidadesde luz vermelha, verde e azul (r=g=b).Este o eixo acromtico que representaas tonalidades de cinza. Portanto, umaimagem monocromtica ser formadaquando a intensidade de luz vermelha,verde e azul for igual. Se a intensidadede luz vermelha, verde e azul for desi-gual, haver a formao de uma cor.

Imagem monocromtica/falsa/pseudocorAs imagens de sensoriamento remoto multiespectral, por registrarem da-

dos em vrias faixas de espectro EM, permitem a combinao de bandas. Aforma mais usual de combinao atravs da combinao de trs imagens(triplete), cada uma colocada num filtro ou plano de cor, resultando numacomposio colorida. Para isto so utilizadas as trs cores primrias: vermelho,verde e azul. Atravs desta tcnica, a imagem colocada no plano de cor verme-lha ter seus nveis de cinza convertidos em nveis de vermelho, o mesmoocorrendo com as imagens colocadas no verde e no azul. Esta uma forma de

sintetizar trs ima-gens em uma e aomesmo tempo re-present-las emcores. As cores re-sultantes no tmnada a ver com ascores reais dosmateriais no terre-no, sendo por isso

denominadas decomposio falsacor (Figura 31).

azul ciano

magenta branco

preto verde

vermelho amarelo

Figura 30 - Cubo de cores

GREEN

BLUE

RED

Imagemfalsa cor

Imagem 1

Imagem 2

Imagem 3

Figura 31 - Formao da composio colorida (RGB)


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Formao das Cores ________________________________________________________ 51

Na composio colorida cada pixel ter a cor resultante da combinao daintensidade das cores primrias expressa pelo NC. Isto ilustrado pela Figura 32,na qual o pixel assinalado ter uma cor resultante de intensidade mxima de azulcom intensidade mdia de vermelho e nenhuma contribuio do verde.

A imagemmonocromtica formada quando a mesma banda colocadanos trs planos de cor, pois, neste caso, os pixels tero o mesmo NC no verme-lho, verde e azul. Se, na Figura 32, a imagem I for colocada nos trs planos de

cor, o pixel assinalado ser formado pela intensidade igual (NC=102) de ver-melho, verde e azul, resultando num cinza mdio.Pseudocor : a transformao de uma imagem em preto e branco em

imagem colorida pela converso dos nveis de cinza de imagem unidimensionalem trs dimenses de cores.

A pseudocor formada atravs da manipulao deLook-up Tables (LUTs)como mostra a Figura 33. Na parte superior da figura (a) so mostradas asLUTs nas quais a intensidade de cor corresponde ao NC da imagem. Se os NCsforem iguais para os trs planos de cor, odisplay ser monocromtico. A Figu-ra 33 b, mostra as LUTs transformadas de forma que para um mesmo NC have-r uma intensidade de cor distinta em cada plano de cor, para a produo deimagem pseudocor.

Imagem 1 Imagem 2 Imagem 3

Composiocolorida

Filtros decor

RED GREEN BLUE

108 104 101 98

109 114 104 100

110 102 107 111

9 7 4 3

3 2 5 1

2 0 2 1

238 236 244 241

247 250 248 251

252 255 250 253

Figura 32 - Formao das cores


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Nveis de cinza(a) LUT para monocromticodisplay

I n t e

n s

i d a

d e

d e

c o r

255

0

0 255 0 255 0 255

Nveis de cinza(b) Pseudocor

Vermelho Azul

0 255 0 255 0 255

I n t e n s

i d a

d e

d e

c o r

255

0

Verde

Figura 33 - LUT para monocromtico e pseudocordisplay

(a) A intensidade de cor corresponde ao NC da imagem.(b) As LUTs so alteradas para produzir intensidade

de cor distinta em cada plano de cor.


53/92

Formao das Cores ________________________________________________________ 53

atiamento (Density slicing ) a subdiviso dos nveis de cinza de uma imagem monocromtica em

intervalos que so representados por cores. Cada faixa do intervalo, como, porexemplo, 75-90, representado por um ponto no cubo RGB (Figura 34). AFigura 35 mostra uma imagem composta por feies terrestres e aquticas. Asfeies aquticas foram fatiadas, segundo os nveis de cinza correspondentes profundidade da gua.

Transformao IHS (Intensity, Hue, Saturation )O modelo do HSI ou do hexacone usa os conceitos dehue (H),saturation (S) e

intensity (I) para explicar a idia de cor. Hue (matiz, nuana da cor) o que a gentepercebe como cor (vermelho, azul, prpura e rosa). dado pelo comprimento de onda

dominante do espectro EM.Saturation (saturao) o grau de pureza da cor; pode serconsiderado como a proporo de branco misturado com a cor. A cor pura 100%saturada. Intensity (intensidade) a medida do brilho da cor.

Ciano Branco

AzulMagenta

Preto Vermelho

Amarelo

b 1

b 2

g 1

g 2

P

75

90

Verde

Q

r 1 r 2

150

180

Figura 34 - Representao grfica do fatiamento

O intervalo 75-90 de NC representado pelo ponto P do cubo de cores,enquanto o intervalo 150-180 representado pelo ponto Q.

Fonte: Mather, 1987.


54/92


O sistema IHSutiliza o hexacone in-vertido para represen-tar as cores, ao invs

do cubo como o sis-tema RGB (Figura 36).A intensidade varia de0 a 1, do pice base.A distncia radial ato eixo central repre-senta a saturao,que varia do brancoat a cor pura. Quan-

to mais distante do branco, maiora saturao. O matiz representa-do como uma seqncia radial aoredor do eixo da intensidade.

A vantagem do modelo IHS definir as cores por trs atribu-tos (I,H,S) ao invs da intensidadedas cores primrias. Estes atribu-tos podem ser analisados e mani-pulados individualmente, ao contr-rio do sistema RGB, onde eles es-to intrinsecamente interligados.

Esta independncia permite proces-sar os atributos separadamente, porexemplo, realar apenas a intensi-dade (I). Tal procedimento no possvel no modelo RGB.

A transformao IHS feitaem mltiplas etapas, representadaspela Figura 37. Primeiramente, nastrs bandas selecionadas, o progra-ma faz a transformao matemti-ca para IHS, representando inten-sidade, matiz e saturao do triple-

NC terra > 50

NC (gua)

0 - 15

15 - 30

30 - 50

Figura 35 - Imagem fatiada

As cores representam nveis de profundidade da gua.

I

verde

ciano

amarelo

vermelhobranco

magentaazul

H

S0,0

1,0

preto

Figura 36 - Modelo de hexacone

R

G

I

H

S

R

G

BB

TM 1

TM 2

TM 3

Realce

Linear

Figura 37 - Transformao IHS

8/12/2019 Introduc

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