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Capítulo 6.1 2014_pos

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Resolução do Sensor RemotoResolução do Sensor Remoto

•Resolução – É o máximo poder de separação

ou discriminação de uma medida

•Resolução – É o máximo poder de separação

ou discriminação de uma medida

Resolução do Sensor RemotoResolução do Sensor Remoto

• Espectral - número e dimensão (tamanho) de intervalos de

comprimentos de onda específico (bandas ou canais) no espectro

eletromagnético aos quais um sensor é sensível, e.g. azul, verde,

vermelho, infravermelho próximo, microondas.

• Espacial - o tamanho do campo de visão instantâneo (IFOV)

projetado no terreno (GIFOV), e.g. 10 x 10 m. É uma medida da

menor separação angular ou linear entre dois objetos que pode ser

determinada pelo sistema de sensoriamento remoto.

• Temporal – o quão frequente o sensor registra

imagens/dados/informações de uma área particular, e.g. a cada 30

dias.

• Radiométrica – sensibilidade de um sensor de sensoriamento

remoto em detectar pequenas diferenças na energia eletromagnética

registrada.

• Espectral - número e dimensão (tamanho) de intervalos de

comprimentos de onda específico (bandas ou canais) no espectro

eletromagnético aos quais um sensor é sensível, e.g. azul, verde,

vermelho, infravermelho próximo, microondas.

• Espacial - o tamanho do campo de visão instantâneo (IFOV)

projetado no terreno (GIFOV), e.g. 10 x 10 m. É uma medida da

menor separação angular ou linear entre dois objetos que pode ser

determinada pelo sistema de sensoriamento remoto.

• Temporal – o quão frequente o sensor registra

imagens/dados/informações de uma área particular, e.g. a cada 30

dias.

• Radiométrica – sensibilidade de um sensor de sensoriamento

remoto em detectar pequenas diferenças na energia eletromagnética

registrada.

10 m

B G R NIR

Jan

15Feb

15

10 m

• Características do sistema de observação (radiômetroe satélite)

– Resolução Espectral

Resolução

Espectral

Resolução

Espectral

Marina na Bacia Ace, Carolina do SulMarina na Bacia Ace, Carolina do SulResolução

Espectral

Resolução

Espectral

Airborne Visible

Infrared Imaging

Spectrometer

(AVIRIS) Cubo de

dados da Ilha de

Sullivan obtida em

26 de Outubro de

1998

Airborne Visible

Infrared Imaging

Spectrometer

(AVIRIS) Cubo de

dados da Ilha de

Sullivan obtida em

26 de Outubro de

1998

Color-infrared color

composite on top

of the datacube was

created using three

of the 224 bands

at 10 nm

nominal bandwidth.

Resolução

Espectral

Resolução

Espectral

• Resolução Espectral

– 4 Bandas

– 224 Bandas

• Resolução Espectral

• Resolução EspectralBandas do Advanced Very

High Resolution

Radiometer (AVHRR)

Bandas do Advanced Very

High Resolution

Radiometer (AVHRR)

• Resolução Espectral

Imagens do Advanced

Very High Resolution

Radiometer (AVHRR)

Imagens do Advanced

Very High Resolution

Radiometer (AVHRR)

Resolução

Espacial

Resolução

Espacial

Imagem de uma área

residencial próxima a

Mechanicsville, Nova

Iorque, obtida em 1 de

Julho de 1998, com uma

resolução espacial de 0.3 x

0.3 m utilizando uma

câmera digital.

Imagem de uma área

residencial próxima a

Mechanicsville, Nova

Iorque, obtida em 1 de

Julho de 1998, com uma

resolução espacial de 0.3 x

0.3 m utilizando uma

câmera digital.

Resolução

Espacial

Resolução

Espacial

GOES-8: ~1 km Hurricane Erin

09/09/01 ~1530 Z

• Resolução Espacial: 1km para 250m

Hurricane Erin

09/09/01 ~1530 Z

• Resolução Espacial: 1km para 250m

MODIS: ~250 m

• Resolução Espacial e Espectral

7 Bandas do Landsat

Thematic Mapper Data

7 Bandas do Landsat

Thematic Mapper Data

Resolução TemporalResolução Temporal

1 de Junho de

2006

1 de Junho de

2006

17 de Junho

de 2006

17 de Junho

de 2006

3 de Julho de

2006

3 de Julho de

2006

Aquisição de dados por um Sensor RemotoAquisição de dados por um Sensor Remoto

16 dias16 dias

• Resolução Temporal

– É a frequência com que imagens de uma mesma área são obtidas

Existem considerações sobre resolução espacial e temporal que

precisam ser feitas para determinadas aplicações.

Existem considerações sobre resolução espacial e temporal que

precisam ser feitas para determinadas aplicações.

Resolução RadiométricaResolução Radiométrica

8-bit

(0 - 255)

8-bit

(0 - 255)

9-bit

(0 - 511)

9-bit

(0 - 511)

10-bit

(0 - 1023)

10-bit

(0 - 1023)

0

0

0

7-bit

(0 - 127)

7-bit

(0 - 127)0

Resolução Radiométrica

• A resolução radiométrica de um sensor (imagem) descreve a

sua habilidade em discriminar variações pequenas na energia

medida

• Quanto maior a resolução radiométrica de um sensor, mais

sensível ele será para detectar pequenas diferenças na

energia refletida ou emitida que ele mede

• Os dados registrados por um sensor (imagem) são gravados

em bits (bit é a simplificação para dígito binário e corresponde

a menor unidade de informação utilizada em computação) que

codificam os números em formato binário

• Cada bit registra 21 = 2 níveis de informação. O número

máximo de níveis de informação disponível depende do

número de bits utilizados na representação da energia

registrada

Resolução Radiométrica

• Portanto, se um sensor utiliza 8 bits para registrar os dados, então

haverá 28 = 256 valores digitais disponíveis, variando de 0 até 255.

Entretanto, se somente são utilizados 4 bits, então somente haverá

24 = 16 valores disponíveis variando de 0 a 15 (a resolução

radiométrica é bem menor)

2 bits = 22

= 4 valores

8 bits = 28

= 256 valores

Resolução Radiométrica

Relação entre as diferentes resoluçõesRelação entre as diferentes resoluções

•Do ponto de vista do sensoriamento remoto seria interessante

ter uma grande cobertura (grande GFOV) e uma alta resolução

espacial (pequeno GIFOV). Isto resultaria numa alta cobertura

temporal da Terra em conjunto com uma alta resolução

espacial.

•Entretanto há limitações que precisam ser consideradas, como

mostradas na próxima tabela com base nos exercícios que

fizemos.

•Do ponto de vista do sensoriamento remoto seria interessante

ter uma grande cobertura (grande GFOV) e uma alta resolução

espacial (pequeno GIFOV). Isto resultaria numa alta cobertura

temporal da Terra em conjunto com uma alta resolução

espacial.

•Entretanto há limitações que precisam ser consideradas, como

mostradas na próxima tabela com base nos exercícios que

fizemos.

Ver no quadro a importância da razão sinal ruído e o custo

entre as diferentes resoluções. Relação entre as diferentes

resoluções

Ver no quadro a importância da razão sinal ruído e o custo

entre as diferentes resoluções. Relação entre as diferentes

resoluções

Energia = SNR Energia = SNR

Tempo de permanência

por pixel alto

Tempo de permanência por

pixel baixo

Tamanho do pixel grande Tamanho do pixel pequeno

Largura da banda larga Largura da banda estreita

Relação entre as diferentes resoluçõesRelação entre as diferentes resoluções

Parâmetros Grande GFOV (1250 km)

e grande GIFOV (1 km)

Grande GFOV (1250 km)

e pequeno GIFOV (30 m)

Pequeno GFOV (170 km)

e pequeno GIFOV (30 m)

Número de pixels 1250 ≈42000 ≈6000

Tempo de permanência

por pixel

≈ 10-4 s ≈ 10-8 s ≈ 10-7 s

Volume de dados -

armazenamento

Baixo Alto Médio

Distorção dos pixels

nas bordas

Alta Alta Baixa

Cobertura Temporal da

Terra

Alta (cobertura da Terra

em 1 dia)

Alta (cobertura da Terra

em 1 dia)

Baixa (cobertura da Terra

em 7 dias)

Energia captada de

acordo com o tempo de

permanência

Alta Baixa Média

Relação entre as diferentes resoluçõesRelação entre as diferentes resoluções

•Geralmente temos 2 categorias de sistemas

sensores:

•Alta cobertura temporal e baixa resolução

espacial;

•Baixa cobertura temporal e alta resolução

espacial.

•Geralmente temos 2 categorias de sistemas

sensores:

•Alta cobertura temporal e baixa resolução

espacial;

•Baixa cobertura temporal e alta resolução

espacial.

Relação entre as diferentes resoluçõesRelação entre as diferentes resoluções

• Além dos custos entre resolução espacial e

cobertura temporal, há também custos entre as

resoluções espacial, radiométrica e espectral:

•QUESTÃO: Para uma alta resolução espacial,

qual deve ser a característica do sensor?

• Para uma alta resolução espacial, o sensor

deve ter um pequeno GIFOV. Entretanto, a

quantidade de energia que pode ser captada

pelo sensor diminui a medida que a área do

pixel diminui. Isto resulta numa redução da

resolução radiométrica.

• Além dos custos entre resolução espacial e

cobertura temporal, há também custos entre as

resoluções espacial, radiométrica e espectral:

•QUESTÃO: Para uma alta resolução espacial,

qual deve ser a característica do sensor?

• Para uma alta resolução espacial, o sensor

deve ter um pequeno GIFOV. Entretanto, a

quantidade de energia que pode ser captada

pelo sensor diminui a medida que a área do

pixel diminui. Isto resulta numa redução da

resolução radiométrica.

Relação entre as diferentes resoluçõesRelação entre as diferentes resoluções

• QUESTÃO: O que podemos fazer para aumentara quantidade de energia detectada (e por

conseguinte a resolução radiométrica) sem

diminuir a resolução espacial?

• Para aumentar a quantidade de energia

detectada (e por conseguinte a resolução

radiométrica) sem diminuir a resolução espacial,

deveríamos alargar a banda de um determinado

canal (o intervalo de comprimento de onda de

um canal ou banda). Infelizmente, isto resultaria

numa redução da resolução espectral.

• QUESTÃO: O que podemos fazer para aumentara quantidade de energia detectada (e por

conseguinte a resolução radiométrica) sem

diminuir a resolução espacial?

• Para aumentar a quantidade de energia

detectada (e por conseguinte a resolução

radiométrica) sem diminuir a resolução espacial,

deveríamos alargar a banda de um determinado

canal (o intervalo de comprimento de onda de

um canal ou banda). Infelizmente, isto resultaria

numa redução da resolução espectral.

• Resolução Espacial e Espectral