2.4 Operações do processamento digital de imagens de sen-
soriamento remoto
De acordo com Lillesand e Kiefer (2000), as possíveis formas de processamento de ima- gens digitais de sensoriamento remoto são inúmeras. Entretanto, elas podem ser virtualmente categorizadas dentro de quatro tipos de operações básicas: pré-processamento, realce, trans- formações e classi cação. Uma breve descrição de cada um desses tipos de operações é dada a seguir.
Pré-processamento
As operações de pré-processamento têm como objetivo corrigir imagens distorcidas e de- gradadas visando uma representação mais el da cena original. Elas tipicamente envolvem o processamento inicial das imagens brutas procurando corrigir distorções geométricas, calibrar radiometricamente os dados e eliminar ruídos. Por isso, precedem qualquer tipo de manipu- lação adicional da imagem para extrair alguma informação especí ca. As principais operações de pré-processamento são descritas como seguem (Novo, 1989):
Correção geométrica: procura eliminar erros que geralmente ocorrem nas imagens em decorrência de fatores como: a variação da altitude do satélite, variação da velocidade da plataforma, deslocamentos sofridos pelo sistema de eixos do sensor e movimento de rotação da Terra. A função das técnicas de correção geométrica é reorganizar os pixels da imagem em relação a determinado sistema de projeção cartográ ca.
Correção radiométrica: tem como função minimizar diferenças entre os níveis de cinza registrados por uma matriz de detectores. As principais correções radiométricas são o "stripping" (padrão sucessivo de linhas horizontais que aparecem na imagem devido, por exemplo, à diferença ou desajuste de calibração dos detetores) e o "dropedlines" ou linhas com ausência de informação (padrão horizontal anômalo na imagem que ocorre pela perda de informações quando da gravação ou transmissão defeituosa ou ainda no processamento posterior dos dados).
Correção atmosférica: consiste em reduzir o efeito da interferência da atmosfera sobre os valores de nível de cinza registrados em uma dada cena. Conforme mencionado na seção 2.2.2, a atmosfera afeta o sinal registrado pelos detectores a bordo dos satélites. Os métodos mais so sticados de correção atmosférica baseiam-se na teoria de transferência radiativa e usam programas para o cálculo de transmitância atmosférica.
Realce de imagens
Procedimentos de realce basicamente visam melhorar a qualidade visual das imagens. O objetivo é criar uma nova imagem a partir da imagem original, aumentando a quantidade de informação que pode ser visualmente interpretada. Não existem regras simples para se produzir a melhor imagem para uma aplicação particular. Freqüentemente, diversos realces são feitos sobre a mesma imagem original para que se possa alcançar uma visualização satisfatória para a aplicação. As principais técnicas de realce de imagens são resumidas conforme seguem (Brito e Rosa, 2003; Mather, 2004):
Ampliação de contraste: geralmente os níveis de cinza originais de uma cena, obtidos por um sistema sensor qualquer, não ocupam todo o intervalo possível. Esta técnica de realce de contraste (contrast strech), através de uma transformação matemática, amplia o intervalo original para toda a escala de níveis de cinza ou números digitais disponíveis. Embora a transformação mais comum seja a linear, pode-se implementar qualquer outro tipo de transformação, dependendo do histograma original e do alvo ou feição de interesse. Composição colorida: a utilização de composições coloridas é fundamentada pelo fato de que o olho humano é capaz de discriminar mais facilmente matiz de cores do que tons de cinza. Para cada banda, associa-se uma cor primária (azul, verde ou vermelha) ou, ainda, as suas complementares (amarela, magenta ou cian), de modo que para cada alvo diferente da cena associa-se uma cor ou uma combinação de cores diferentes. Uma das únicas restrições a este método é que ele permite a utilização simultânea de no máximo três bandas. A reconstituição das cores na imagem advém do processo aditivo de formação das cores primárias (azul, verde e vermelho). A imagem resultante é costumeiramente
2.4 Operações do processamento digital de imagens de sensoriamento remoto 37 denominada de composição colorida.
Divisão de bandas: esta técnica consiste na divisão do valor digital dos pixels de uma banda pelos correspondentes valores de uma outra banda. Ao se efetuar uma razão entre bandas, os quocientes variam em um intervalo que compreende valores reais contínuos. Esses valores devem atribuir à imagem resultante uma maior variância possível dos níveis de cinza (números digitais) sem saturá-la, e a média deve estar próxima da média do intervalo máximo dos valores digitais da imagem. Essa técnica possui a vantagem de atenuar os efeitos multiplicativos relativos à topogra a, ângulo de elevação e azimute solar, além de enfatizar a separação dos alvos com comportamento de gradiente diferente nas curvas de re ectância.
Filtragem espacial: busca enfatizar feições de interesse do usuário, enquanto suprime outras indesejáveis, como por exemplo, o ruído. Os dois principais tipos de ltros são o passa-alta e passa-baixa. Denomina-se passa-alta quando ocorre diminuição dos com- ponentes de baixa freqüência e aumento dos de alta freqüência, ocorrendo um realce das bordas e detalhes da imagem. Os ltros do tipo passa-baixa tendem a aumentar os componentes de baixa freqüência e diminuir os de alta freqüência, ocorrendo perda de de- talhes e redução do contraste da imagem, porém atenua a in uência de processos ruidosos provocados, por exemplo, por defeitos do sensor e erros na transformação matemática.
Transformações
Conforme descrito em Moreira (2005), para muitas das aplicações de imagens de sensoria- mento, o uso de dados espectrais transformados é, às vezes, mais conveniente do que trabalhar com os originais. Dentre os métodos existentes para realizar a transformação de dados de imagens de satélite, um dos mais utilizados é o de rotação espectral.
O objetivo das técnicas de rotação espectral é realizar transformações lineares nas imagens, envolvendo processamentos que combinam as informações espectrais coletadas nas várias ban- das do sensor, para gerar novas imagens contendo informações espectrais mais contrastadas do que nas bandas originais. Essas transformações são realizadas pixel a pixel e não dependem da
localização espacial dos dados. Para realizar a rotação espectral utiliza-se geralmente a técnica de Análise de Componentes Principais.
O uso da técnica de Análise de Componentes Principais visa reduzir a dimensionalidade dos dados, isto é, condensar as informações espectrais dos alvos, contidas em várias bandas do espec- tro eletromagnético, num número reduzido de bandas transformadas, sem perda de informações relevantes. Este procedimento é interessante para reduzir informações redundantes decorrentes de bandas espectrais altamente correlacionadas (conforme mencionado na seção 2.3), e também para sistemas de classi cação, que geralmente admitem, para a análise espectral de um alvo, um número máximo de três ou quatro bandas espectrais.
Classi cacão
Os procedimentos de classi cação visam substituir a análise ou a interpretação visual da imagem por técnicas quantitativas que identi cam automaticamente os padrões de cobertura terrestre existente em uma cena. As técnicas de classi cação normalmente envolvem a análise de imagens multiespectrais e a aplicação de regras de decisão para categorizar todos os pixels da imagem dentro de uma das várias classes de cobertura terrestre. Quando esse tipo de operação é efetuado para todos os pixels de uma imagem, o resultado é um mapa temático, mostrando a distribuição geográ ca de um tema, tal como vegetação, solo ou água. Pode-se dizer então que uma imagem de sensoriamento remoto classi cada é uma forma de mapa digital temático.
Considerando que, dentre as diferentes operações do processamento digital de imagens de sensoriamento remoto, a classi cação de imagens é o foco de estudo principal deste trabalho, nas próximas seções são apresentados maiores detalhes sobre essa técnica de processamento.