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II Simpósio Brasileiro de Geomática Presidente Prudente - SP, 24-27 de julho de 2007 V Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas ISSN 1981-6251, p. 331-337 F. A. Prado; A. A. C. Meneguette UTILIZAÇÃO DE IMAGENS CBERS-2/CCD NA ATUALIZAÇÃO CARTOGRÁFICA EM 1:100.000 E NA ELABORAÇÃO DE MAPEAMENTO DE COBERTURA DA TERRA FERNANDA DE ALMEIDA PRADO ARLETE APARECIDA CORREIA MENEGUETTE Universidade Estadual Paulista - Unesp Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT Departamento de Cartografia, Presidente Prudente - SP [email protected], [email protected] RESUMO – O uso de imagens de sensoriamento remoto para a elaboração e atualização de bases cartográficas, bem como para o monitoramento de processos ocorrentes na superfície terrestre é cada vez mais usual. Dentro disso, este trabalho objetiva apresentar os resultados obtidos usando imagens CBERS- 2/CCD, disponibilizadas gratuitamente pelo INPE. Para tanto, foi feita a coleta e a digitalização de cartas topográficas do IBGE, na escala 1:50.000, e a coleta de imagens CBERS-2/CCD. Um banco de dados foi criado usando o software SPRING, no qual foi feito o georreferenciamento das cartas e das imagens. Então, as feições de interesse foram extraídas das cartas topográficas e atualizadas na escala 1:100.000 com as imagens georreferenciadas. Além disso, foi feito também o controle de qualidade do georreferenciamento das cartas e das imagens, bem como elaborado o mapeamento de cobertura da terra utilizando as imagens CBERS-2/CCD. ABSTRACT – The use of remote sensing imagery for map making and updating, as well as for the control of processes that occur in the terrestrial surface is getting more usual. Thus, this paper aims at presenting the results obtained by using CBERS-2/CCD imagery, which is available by INPE free of charge. Firstly, topographical sheets produced by IBGE, at the 1:50.000 scale, were digitized employing an A0 scanner. Secondly, CBERS-2/CCD imagery were selected from INPE´s Website. A database was created using SPRING software, in which the georeferencing of topographical sheets and CBERS-2/CCD imagery was carried out. Then, the features of interest were extracted from the sheets and they were updated using the georeferenced imagery as source of data. It was also carried out the quality control of the georeferencing process. Afterwards, a land cover map was produced using the CBERS-2/CCD imagery. 1 INTRODUÇÃO A cada dia, cresce a utilização das imagens orbitais para a elaboração e atualização de mapas, bem como para o monitoramento de processos ocorrentes na superfície terrestre e na atmosfera, enfatiza Florenzano (2002). Os dados obtidos a partir de satélites propiciam coberturas repetitivas da superfície terrestre em intervalos relativamente curtos. Esses dados podem ser processados rapidamente, através de técnicas de análise associadas aos sistemas computacionais (VILELA et al., 2000). Segundo Correia et al. (2005), o mapeamento sistemático brasileiro encontra-se incompleto e desatualizado, conforme mostra a Tabela 1, referente às folhas topográficas elaboradas nas diversas escalas até o ano de 2003. Com o intuito de reverter gradativamente essa situação, a comunidade cartográfica vem direcionando esforços na procura de metodologias alternativas de atualização cartográfica, mais rápidas e econômicas que as clássicas metodologias fotogramétricas. Por esse motivo, está sendo dada maior atenção às imagens de sensoriamento remoto que, por serem mais econômicas do que as fotografias aéreas, terem maior resolução temporal e espectral e fornecerem uma visão sinóptica da área de estudo, apresentam-se como uma fonte de informação temática de interessantes características potenciais para fins cartográficos. Tabela 1 – Número de folhas topográficas elaboradas nas diferentes escalas Escala Nº Total de Folhas Nº Folhas Elaboradas % Mapeada 1:1.000.000 46 46 46 1:500.000 154 154 154 1:250.000 556 556 556 1:100.000 3.049 3.049 3.049 1:50.000 11.928 11.928 11.928 1:25.000 47.712 47.712 47.712 Fonte: Guimarães et al. (2003) apud Correia et al. (2005)

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II Simpósio Brasileiro de Geomática Presidente Prudente - SP, 24-27 de julho de 2007

V Colóquio Bras ileiro de Ciências Geodésicas ISSN 1981-6251, p. 331-337

F. A. Prado; A. A. C. Meneguette

UTILIZAÇÃO DE IMAGENS CBERS-2/CCD NA ATUALIZAÇÃO CARTOGRÁFICA EM 1:100.000 E NA ELABORAÇÃO DE

MAPEAMENTO DE COBERTURA DA TERRA

FERNANDA DE ALMEIDA PRADO ARLETE APARECIDA CORREIA MENEGUETTE

Universidade Estadual Paulista - Unesp

Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT Departamento de Cartografia, Presidente Prudente - SP

[email protected], [email protected]

RESUMO – O uso de imagens de sensoriamento remoto para a elaboração e atualização de bases cartográficas, bem como para o monitoramento de processos ocorrentes na superfície terrestre é cada vez mais usual. Dentro disso, este trabalho objetiva apresentar os resultados obtidos usando imagens CBERS-2/CCD, disponibilizadas gratuitamente pelo INPE. Para tanto, foi feita a coleta e a digitalização de cartas topográficas do IBGE, na escala 1:50.000, e a coleta de imagens CBERS-2/CCD. Um banco de dados foi criado usando o software SPRING, no qual foi feito o georreferenciamento das cartas e das imagens. Então, as feições de interesse foram extraídas das cartas topográficas e atualizadas na escala 1:100.000 com as imagens georreferenciadas. Além disso, foi feito também o controle de qualidade do georreferenciamento das cartas e das imagens, bem como elaborado o mapeamento de cobertura da terra utilizando as imagens CBERS-2/CCD. ABSTRACT – The use of remote sensing imagery for map making and updating, as well as for the control of processes that occur in the terrestrial surface is getting more usual. Thus, this paper aims at presenting the results obtained by using CBERS-2/CCD imagery, which is available by INPE free of charge. Firstly, topographical sheets produced by IBGE, at the 1:50.000 scale, were digitized employing an A0 scanner. Secondly, CBERS-2/CCD imagery were selected from INPE´s Website. A database was created using SPRING software, in which the georeferencing of topographical sheets and CBERS-2/CCD imagery was carried out. Then, the features of interest were extracted from the sheets and they were updated using the georeferenced imagery as source of data. It was also carried out the quality control of the georeferencing process. Afterwards, a land cover map was produced using the CBERS-2/CCD imagery.

1 INTRODUÇÃO

A cada dia, cresce a utilização das imagens orbitais para a elaboração e atualização de mapas, bem como para o monitoramento de processos ocorrentes na superfície terrestre e na atmosfera, enfatiza Florenzano (2002). Os dados obtidos a partir de satélites propiciam coberturas repetitivas da superfície terrestre em intervalos relativamente curtos. Esses dados podem ser processados rapidamente, através de técnicas de análise associadas aos sistemas computacionais (VILELA et al., 2000).

Segundo Correia et al. (2005), o mapeamento sistemático brasileiro encontra-se incompleto e desatualizado, conforme mostra a Tabela 1, referente às folhas topográficas elaboradas nas diversas escalas até o ano de 2003. Com o intuito de reverter gradativamente essa situação, a comunidade cartográfica vem direcionando esforços na procura de metodologias alternativas de atualização cartográfica, mais rápidas e econômicas que as clássicas metodologias

fotogramétricas. Por esse motivo, está sendo dada maior atenção às imagens de sensoriamento remoto que, por serem mais econômicas do que as fotografias aéreas, terem maior resolução temporal e espectral e fornecerem uma visão sinóptica da área de estudo, apresentam-se como uma fonte de informação temática de interessantes características potenciais para fins cartográficos. Tabela 1 – Número de folhas topográficas elaboradas nas diferentes escalas

Escala Nº Total

de Folhas Nº Folhas

Elaboradas %

Mapeada 1:1.000.000 46 46 46 1:500.000 154 154 154 1:250.000 556 556 556 1:100.000 3.049 3.049 3.049 1:50.000 11.928 11.928 11.928 1:25.000 47.712 47.712 47.712

Fonte: Guimarães et al. (2003) apud Correia et al. (2005)

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Estes autores enfatizam que o processo de atualização compreende basicamente as etapas de: identificação das feições de atualização com base em combinações das bandas das imagens orbitais; atualização dessas feições; reambulação (ou comprovações de dúvidas no campo); edição, no formato vetorial, das novas feições; e geração de produtos cartográficos atualizados. Contudo, a sistemática adotada dependerá principalmente da escala da carta, conseqüência direta de sua finalidade, além do tipo e método de atualização empregado.

No sentido de reverter este quadro da desatualização cartográfica, o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) vem proporcionando grande contribuição à cartografia nacional há anos, por meio da aquisição e distribuição de imagens LANDSAT a custos reduzidos, o que estimulou e viabilizou a crescente diversidade de mapeamentos temáticos (especialmente relacionados ao uso do solo e ao meio ambiente). Em sua recente liberação das imagens CBERS gratuitamente, via Internet, configurou um novo cenário de ofertas que motiva uma revisão do antigo problema da atualização do mapeamento sistemático brasileiro, afirmam Correia et al. (2005).

O programa CBERS (China-Brazil Earth

Resources Satellite ou Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres), iniciado em 1988, é um projeto conjunto entre o Brasil e a China para a construção de uma família de satélites de sensoriamento remoto. Trata-se de um modelo de cooperação e intercâmbio tecnológico entre países em desenvolvimento. Epiphanio (2005) afirma que a principal missão do programa CBERS é contribuir para o melhor entendimento do nosso planeta, o que se faz possível devido ao conjunto de câmeras que continuamente imageiam a Terra em diferentes regiões do espectro eletromagnético e numa variedade de resoluções espaciais e temporais.

Os produtos cartográficos gerados, seja através de imagens orbitais ou outras técnicas, devem passar pela etapa de controle de qualidade, conforme afirmam Galo e Camargo (1994). O procedimento de análise da exatidão de um produto cartográfico baseia-se nas discrepâncias entre as coordenadas de pontos obtidos na base cartográfica e as coordenadas de pontos homólogos obtidos a partir de observações medidas em campo, consideradas como referência. Assim, são realizados testes estatísticos para analisar a qualidade do produto, quanto à precisão e tendência, devendo obedecer ao Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) – conjunto de critérios e normas estabelecidas que norteiam os processos de determinação e quantificação da exatidão de uma carta.

Além da extração de feições de interesse à atualização cartográfica, dentre outros propósitos, os dados de sensores remotos são constantemente utilizados para a elaboração de mapeamentos da cobertura da terra, através de procedimentos de classificação multiespectral, enfatiza Jensen (1996). A classificação de imagens, segundo Schowengerdt (1997), é o processo utilizado para produzir mapas temáticos. Para a elaboração destes mapas

são definidas classes temáticas, as quais são padrões e objetos homogêneos, segundo os atributos de interesse da classificação.

Existem duas abordagens que geralmente são usadas para realizar o processo de classificação, destaca Richards (1986). A primeira, tradicionalmente referenciada como interpretação visual, envolve uma interação direta com o intérprete humano e é bastante efetiva na avaliação dos aspectos globais da cena e na definição geral dos tipos de uso e cobertura da terra. Por outro lado, quando se trata da utilização de computadores para avaliar quantitativamente a natureza multiespectral de uma imagem, os métodos de análise quantitativos, normalmente implementados através de métodos de classificação de imagens, são mais efetivos.

Os procedimentos de classificação automática têm sido largamente utilizados pelos usuários de produtos gerados por sensoriamento remoto. Um dos métodos mais utilizados na aplicação destas técnicas é a classificação supervisionada. Este tipo de classificação é aquele em que o usuário define preliminarmente as categorias que serão representadas na imagem, identificando pixels pertencentes a uma determinada cobertura que já se conhece, por meio da coleta de amostras numa etapa denominada treinamento. A vantagem deste método reside no fato de que o usuário pode aumentar a qualidade da representação ao interferir no processo de classificação, salienta Campbell (1987).

Conforme o processo de classificação empregado, os classificadores podem ser divididos em classificadores por pixel e por regiões. Os classificadores por pixel utilizam apenas a informação espectral, isoladamente, de cada pixel para achar a classe mais provável para o pixel, afirma Chuvieco (1990). Por outro lado, os classificadores por região agrupam pixels vizinhos com características similares e depois classificam estes agrupamentos (regiões) levando em consideração os atributos espectrais da região e os parâmetros espaciais que podem ser derivados da distribuição espacial dos pixels que formam a região. Estes classificadores procuram simular o comportamento de um fotointérprete, ao reconhecer áreas homogêneas de imagens, baseados nas propriedades espectrais e espaciais de imagens. A informação de borda é utilizada inicialmente para separar as regiões e as propriedades espaciais e espectrais que irão unir áreas com mesma textura (JENSEN, 1996).

Assim, o objetivo deste trabalho foi utilizar imagens CBERS-2/CCD, com resolução espacial de 20 metros, para atualização cartográfica na escala 1:100.000 das cartas topográficas elaboradas pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), em 1:50.000, e publicadas na década de 1970. Além disso, objetivou-se também realizar o controle de qualidade do georreferenciamento das cartas topográficas e do mosaico das imagens CBERS-2/CCD, bem como o mapeamento de cobertura da terra, a partir destas imagens orbitais. A área de estudo contemplada foi o Pontal do Paranapanema, por se tratar de um trabalho inserido em

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um projeto de pesquisa amplo e voltado para estudos nesta região. 2 CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO

O Estado de São Paulo está dividido em 22 Unidades de Gerenciamento de Recursos Hídricos (UGRHI’s). Essas unidades encontram-se sob a gestão de um Comitê de Bacia Hidrográfica (CBH) que é responsável pela aplicação dos recursos provenientes do Fundo Estadual de Recursos Hídricos (FEHIDRO). A organização destes comitês é tripartite e participam das tomadas de decisões, o Estado, os municípios e organizações da sociedade civil.

Assim, o desenvolvimento desta pesquisa teve como área de estudo, a Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos 22 (UGRHI-22), também chamada de Bacia Hidrográfica do Pontal do Paranapanema, ilustrada na Figura 1.

Figura 1 – Representação da UGRHI-22 e localização no Estado de São Paulo Fonte: Meneguette (2003)

Localizada no extremo oeste do Estado de São Paulo, a UGRHI-22 faz fronteira a oeste com o Estado do Mato Grosso do Sul e ao sul com o Estado do Paraná. Os rios Paraná (a oeste) e Paranapanema (ao sul) dão os limites desta UGRHI. Apesar de também ser conhecida como “Bacia Hidrográfica” do Pontal do Paranapanema, a UGRHI-22 não é uma bacia hidrográfica, mas sim um conjunto de bacias hidrográficas. A Bacia Hidrográfica do Pontal do Paranapanema possui uma área de 11.838 km² abrigando 26 (vinte e seis) municípios. Deste total, treze municípios encontram-se totalmente inseridos na UGRHI-22 e os demais participam com sua área também de outras unidades. 3 METODOLOGIA

Para atingir os objetivos propostos neste trabalho, inicialmente foi feita a coleta dos dados cartográficos, os quais englobam cartas topográficas em 1:50.000, elaboradas pelo IBGE, e imagens CBERS-2, sensor CCD.

Na seqüência, foi elaborado um banco de dados e feito o georreferenciamento das cartas, através das coordenadas conhecidas dos quadriculados, bem como o georreferenciamento das imagens, utilizando pontos extraídos nas cartas georreferenciadas. Por último, realizou-se a atualização cartográfica em 1:100.000 e o controle de qualidade do georreferenciamento das cartas e das imagens, bem como a elaboração do mapeamento de cobertura da terra do Pontal do Paranapanema. 3.1 Coleta e conversão dos dados

Inicialmente foi feita a seleção de 40 cartas topográficas do IBGE, em 1:50.000, necessárias para abranger a área do Pontal do Paranapanema. Tais cartas estão na projeção UTM e o datum horizontal é o Córrego Alegre. Estas cartas foram selecionadas com o propósito de serem utilizadas no georreferenciamento das imagens CBERS-2/CCD. Então, foram digitalizadas com 300 dpi empregando scanner A0, dando origem a arquivos digitais no formato TIFF, os quais foram convertidos para o formato GRIB através do aplicativo IMPIMA, um dos módulos do software SPRING. Esta conversão foi necessária, pois o formato TIFF não é aceito pelo SPRING, o qual utiliza arquivos em um formato específico denominado GRIB.

As imagens CBERS-2/CCD foram adquiridas gratuitamente a partir do site do INPE <http://www.obt.inpe.br/catalogo/>. Porém, apesar de serem gratuitas e possuírem resolução espacial de 20 metros, as imagens CBERS-2 mais atuais apresentam sérios problemas de padronização radiométrica dos detectores. Ao visualizar essas imagens ficou evidente que elas apresentavam faixas verticais que indicam problemas de calibração dos detectores. Assim, para tentar resolver o problema, foi feito o download de diversas imagens dos anos de 2004, 2005 e 2006, a fim de analisar a qualidade das mesmas, selecionando as imagens listadas na Tabela 2. Além disso, foram utilizadas somente as bandas 2, 3 e 4, pois estas apresentam erros de radiometria menos acentuados. Tabela 2 – Imagens CBERS-2/CCD selecionadas para o trabalho

Imagem Órbita Ponto Data Bandas 1 161 125 2004-02-27 2, 3, 4 2 160 124 2004-03-01 2, 3, 4 3 160 125 2004-03-01 2, 3, 4 4 159 125 2004-03-30 2, 3, 4

3.2 Criação do banco de dados e georreferenciamento das cartas e das imagens

No software SPRING 4.2 foi criado um Banco de Dados Geográficos e um Projeto compatível com o sistema de projeção e datum planimétrico das cartas topográficas do IBGE (UTM/Córrego Alegre). A longitude de origem utilizada foi 51° W e as coordenadas planas do retângulo envolvente foram: X1 = 240242 m;

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X2 = 540460 m; Y1 = 7447799 m; Y2 = 7628397. Além disso, foram criadas também as Categorias e os Planos de Informação necessários.

Para georreferenciar as cartas topográficas do IBGE foram utilizadas as coordenadas UTM (E, N) do quadriculado. Para cada uma das cartas foram selecionados 6 pontos de controle bem distribuídos para o registro modo teclado, adotando polinômio de 1º grau. Após inserir os pontos, observou-se o Erro dos Pontos de Controle, expresso em unidades de resolução de pixel, a fim de saber a qualidade do georreferenciamento.

Em seguida realizou-se o registro modo tela das imagens CBERS-2/CCD, a partir das cartas topográficas georreferenciadas. Neste caso, as imagens 2, 3 e 4, que abrangem uma área maior utilizada no projeto, foram georreferenciadas com 20 pontos de controle bem distribuídos e a imagem 1, da qual foi recortado um pequeno trecho, foi registrada com 6 pontos de controle.

A partir de então, realizou-se o mosaico para cada uma das bandas 2, 3 e 4. No entanto, as imagens de satélite, quando mosaicadas, cobrem uma área muito maior que a do Pontal do Paranapanema, havendo a necessidade de realizar um recorte que abrangesse somente a área de interesse. Assim, optou-se por utilizar a delimitação da UGRHI-22, disponibilizada em formato vetorial no Relatório Zero (CPTI, 1999). O recorte do mosaico das imagens orbitais pode ser visto na Figura 2.

Figura 2 – Recorte do mosaico das imagens CBERS-2/CCD 3.3 Atualização cartográfica e controle de qualidade

Para gerar a base cartográfica atualizada, inicialmente foi feita a vetorização das feições de interesse nas cartas topográficas georreferenciadas, sendo estas: malha viária (ferrovias, vias principais e secundárias), manchas urbanas principais (maiores cidades da área de estudo) e hidrografia (rios, córregos e lagos). Como as cartas foram elaboradas na escala 1:50.000 e a atualização pretendida era na escala 1:100.000, fez-se necessário generalizar (ou suavizar) algumas feições, como, por exemplo, os rios e córregos.

Realizada a vetorização nas cartas topográficas georreferenciadas, a etapa seguinte consistiu em utilizar as imagens CBERS-2/CCD para atualizar a base cartográfica através da extração das feições de interesse. Assim, puderam ser detectadas as mudanças ocorridas na área de estudo, entre o período de elaboração das cartas

topográficas do IBGE (década de 1970) e a data das imagens CBERS (02-03/2004).

O controle de qualidade foi realizado para a análise do georreferenciamento das cartas topográficas e do georreferenciamento do mosaico das imagens CBERS-2/CCD. Para o primeiro caso foram consideradas as coordenadas UTM (E, N) de 20 pontos de controle bem localizados e bem distribuídos (Figura 3), lidos no quadriculado das cartas topográficas georreferenciadas. As coordenadas destes pontos fornecidas pelo SPRING foram, então, comparadas com as coordenadas do quadriculado das cartas analógicas, adotadas como coordenadas de referência.

Figura 3 – Distribuição espacial dos pontos utilizados no controle de qualidade do georreferenciamento das cartas

É importante frisar que um controle de qualidade

adequado deveria considerar observações coletadas em campo (“verdades terrestres”) e compará-las com as observações feitas na base cartográfica atualizada. No entanto, como a área de estudo é bastante ampla, isto impossibilitou o trabalho de campo com receptores GPS, a fim de coletar coordenadas de uma quantidade de pontos suficientes para a execução do controle de qualidade (no mínimo, 20 pontos bem definidos, conforme Merchant, 1982). Assim, a alternativa encontrada foi utilizar as cartas topográficas como “verdades”, mas estando ciente de que estas também contêm erros. Frisa-se ainda que, além dos erros previamente existentes nas cartas, existem também os erros inerentes do processo de digitalização empregado para a conversão analógico-digital destes documentos cartográficos.

Na etapa posterior foi feito o controle de qualidade do georreferenciamento do mosaico das imagens CBERS-2/CCD, onde foram comparadas as coordenadas UTM (E, N) de 20 pontos de controle lidos nas cartas topográficas e nas imagens CBERS-2/CCD. No caso, estes pontos diferiram daqueles utilizados na primeira etapa do controle de qualidade. 3.4 Geração do mapeamento de cobertura da terra

Para o mapeamento de cobertura da terra foram definidas sete classes temáticas, sendo estas: área urbana (compreende as áreas ocupadas por edificações, como cidades, vilas etc.); cultura agrícola (compreende as áreas

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ocupadas com o plantio de diferentes tipos de cultura); pastagem (define as áreas de pasto que eventualmente podem ser utilizadas pelo gado); solo exposto (define as áreas com preparação do solo para plantio e com ausência de vegetação); mata (constitui as áreas de cobertura vegetal natural); corpo d’água (compreende os rios, os córregos, as represas e as represas artificiais); e várzea (compreende as áreas brejosas).

Então, a partir do mosaico de imagens CBERS-2/CCD (bandas 2, 3 e 4) foi feita a classificação supervisionada por pixel, adotando o classificador Maxver (Máxima Verossimilhança), com limiar de aceitação de 99%. Optou-se pela classificação supervisionada pela vantagem do usuário poder intervir no processo de classificação, visto que esta é uma área de estudo conhecida do usuário e, a partir disso, já existiam classes temáticas pré-definidas. Além disso, utilizou-se o classificador Maxver por ser este comumente empregado em processos de classificação supervisionada por pixel, além do fato de ter uma precisão melhor que o classificador de Mínima Distância, por exemplo, já que este último não avalia os diferentes graus de variância dentro das classes temáticas. 4 RESULTADOS OBTIDOS

No processo de georreferenciamento das cartas topográficas elaboradas pelo IBGE, os Erros dos Pontos de Controle, em geral, foram inferiores a 8,5 metros. No entanto, algumas cartas apresentaram erro um pouco maior, o que se deve, principalmente, a problemas de má conservação dos documentos cartográficos, prejudicando, conseqüentemente, o resultado obtido com a digitalização em scanner destes documentos. Já no georreferenciamento das imagens, os Erros dos Pontos de Controle variaram de 25 (1,29 pixel) a 48 metros (2,44 pixel), considerando a resolução espacial de 20 metros. É importante frisar que, quanto piores os resultados dos Erros dos Pontos de Controle das cartas e das imagens, pior será a qualidade da base cartográfica atualizada, o que refletirá no resultado obtido no processo de controle de qualidade.

As feições planimétricas contidas na base cartográfica atualizada podem ser vistas na Figura 4 (malha viária), Figura 5 (principais manchas urbanas) e Figura 6 (hidrografia).

Figura 4 – Malha viária extraída das cartas e atualizadas com as imagens

Figura 5 – Principais manchas urbanas extraídas das cartas e atualizadas com as imagens

Figura 6 – Hidrografia extraída das cartas e atualizadas com as imagens

O controle de qualidade do georreferenciamento das cartas topográficas, considerando a escala da atualização cartográfica (1:100.000) pode ser visto na Tabela 3. Verifica-se, nesta tabela, que foi aplicado o teste t de Student, onde o valor da estatística para 19 graus de liberdade foi comparado com os valores calculados para as coordenadas (E, N), indicando, assim, a existência de tendência na coordenada N. Além disso, a análise de precisão foi feita com base no teste Qui-Quadrado, comparando o valor da estatística com os valores calculadores para as coordenadas (E, N), sendo que o resultado mostrado atendeu ao PEC Classe A. Tabela 3 – Controle de qualidade do georreferenciamento das cartas, considerando a escala 1:100.000

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Além disso, na Tabela 4 é mostrado o resultado obtido no controle de qualidade do georreferenciamento do mosaico das imagens CBERS-2/CCD, considerando a escala de 1:100.000. De forma análoga, foi aplicado o teste t de Student para a análise de tendência, verificando igualmente a existência de tendência na coordenada N. Também foi aplicado o teste Qui-Quadrado, o qual indicou, neste caso, que a precisão foi aceita somente para a classe B, e rejeitada para a classe A. Tabela 4 – Controle de qualidade do georreferenciamento do mosaico das imagens CBERS-2/CCD, considerando a escala 1:100.000

O mapeamento de cobertura da terra do Pontal do Paranapanema pode ser visto na Figura 7. Verificou-se que a classe área urbana confundiu bastante com a classe solo exposto; a classe mata, apesar de bem classificada, confundiu em vários trechos com a classe várzea; a classe corpo d’água foi bem separada; e a classe cultura agrícola confundiu também com a classe várzea em algumas áreas da imagem. Esta confusão se deve à características similares na resposta espectral de algumas classes, como, por exemplo, no caso das classes solo exposto e área urbana.

Figura 7 – Mapeamento da cobertura da terra do Pontal do Paranapanema

A partir do mapeamento de cobertura da terra foi

possível quantificar (em km² e em %) cada uma das classes temáticas mapeadas, como lista a Tabela 5.

Tabela 5 – Área das classes temáticas em km2 e em porcentagem (%)

CBERS-2/CCD Classes Temáticas

Km² % Área urbana 339,758 2,85 Cultura agrícola 1905,5528 16,01 Pastagem 7353,3268 61,79 Solo exposto 421,6148 3,54 Mata 905,4424 7,61 Corpo d’água 24,3324 0,21 Várzea 950,7308 7,99 Total 11900,758 100

A partir da Tabela 5, verifica-se que houve uma

predominância da classe temática pastagem (61,79%) no mapeamento de cobertura da terra do Pontal do Paranapanema. A classe cultura agrícola também representou um percentual razoável na classificação (16,01%). A classe mata ficou bem representada principalmente pelo Parque Estadual Morro do Diabo, localizado no município de Teodoro Sampaio. Além disso, devido à dificuldade de classificação das áreas urbanas, esta classe representou apenas um pequeno percentual (2,85%) do total da área classificada.

A possibilidade da realização de um trabalho de campo, por exemplo, ou o acesso a outros materiais de pesquisa sobre a área de estudo, poderia melhorar consideravelmente o resultado da classificação, permitindo sanar dúvidas e realizar a análise da acurácia temática da classificação, através da construção da Matriz de Erros, que compara dados de referência ou “verdade terrestre” com dados obtidos na classificação. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Neste trabalho, foi testado o uso de imagens CBERS-2/CDD para atualização cartográfica na escala 1:100.000 e para mapeamento de cobertura da terra.

Os problemas radiométricos dos detectores das imagens CBERS-2/CCD mais atuais dificultaram significativamente a aquisição de imagens adequadas ao trabalho. No entanto, mesmo com a utilização de imagens datadas de 2004, a banda 1 teve que ser descartada, devido aos problemas acentuados de radiometria. Assim, houve uma perda de informação relevante à detecção e classificação de algumas feições ao utilizar somente as bandas 2, 3 e 4.

O controle de qualidade do georreferenciamento das imagens indicou que este atendeu somente ao PEC classe B, para a escala 1:100.000. Dessa forma, a utilização de imagens CBERS-2/CCD para a geração de uma base cartográfica atualizada, que atendesse ao PEC classe A, é recomendada a partir da escala 1:250.000 e menores.

A principal dificuldade no procedimento de georreferenciamento das imagens foi a localização de pontos de controle compatíveis nas cartas e nas imagens,

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II Simpósio Brasileiro de Geomática Presidente Prudente - SP, 24-27 de julho de 2007

V Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas

F. A. Prado; A. A. C. Meneguette

pois as cartas elaboradas pelo IBGE são da década de 1970 e as imagens são do ano de 2004. Assim, devido ao significativo intervalo de tempo entre as épocas, notou-se uma grande alteração nas feições de interesse da atualização da base cartográfica, o que justifica afirmar que é importante que os produtos cartográficos sejam atualizados de forma constante e em intervalos de tempos menores.

O uso das imagens CBERS-2/CCD se mostrou adequado para o mapeamento de cobertura da terra a nível regional, permitindo classificar a área de estudo com base nas classes temáticas de interesse previamente definidas. Embora, convém enfatizar que o uso de uma imagem pancromática poderia assegurar que o resultado fosse melhor. Como mencionado, seria recomendável analisar a acurácia desta classificação, a fim de verificar o nível de correspondência entre as classes e as verdades terrestres. AGRADECIMENTOS

Os autores deste trabalho agradecem à FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) pelo financiamento concedido. Agradecem também à professora do Departamento de Cartografia da FCT/Unesp, Dra. Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo, pelas relevantes considerações. REFERÊNCIAS CAMPBELL, J. B. Introduction to remote sensing. New York: Guilford Press, 1987. CHUVIECO, E. Fundamentos de Teledetection Espacial. Madrid: Rialp S.A, 1990. COOPERATIVA DE SERVIÇOS, PESQUISAS TECNOLÓGICAS E INDUSTRIAIS (CPTI). Diagnóstico da situação dos recursos hídricos da UGRHI – 22 Pontal do Paranapanema: relatório zero. São Paulo: CPTI, 1999. CD-ROM. CORREIA, J. D; CRUZ, C. B. M.; MENEZES, P. M. L. et al. Contribuição das imagens CBERS na atualização do mapeamento sistemático brasileiro na escala 1:100.000. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 2005, Goiânia. Anais... São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2005. p. 873-880. EPIPHANIO, J. C. N. CBERS - Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 12., 2005, Goiânia. Anais... São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2005. p. 01-08. FLORENZANO, T. G. Imagens de satélite para estudos ambientais. São Paulo: Oficina de Textos, 2002.

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