Allan Arnesen
Frederico T. Genofre
Marcelo Pedroso Curtarelli
Mapeamento do uso do solo
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Fundamentos de Sensoriamento Remoto
O sensoriamento remoto pode ser definido como um conjunto de técnicas em-pregadas para adquirir dados e informações relativas aos recursos naturais da Terra, por meio do registro e análise da interação da Radiação Eletromagnética (REM) com os objetos/alvos da superfície terrestre, sem que haja contato direto com os mesmos (SLATER, 1980; NOVO, 1992; JENSEN, 2007).
Os princípios físicos do sensoriamento remoto estão fundamentados nas teorias ondulatória e quântica, ambas utilizadas para explicar a propagação da REM através do vácuo ou de um determinado meio (p.ex. líquido ou gasoso). A teoria ondulatória postula que a propagação da energia se faz através de movimentos ondulatórios, enquanto que, a teoria corpuscular preconiza que a REM se com-porta como um fluxo de partículas (fótons) que se movem à velocidade da luz no vácuo(SLATER, 1980). Em sensoriamento remoto, alguns fenômenos podem ser explicados melhor através da teoria ondulatória e outros através da teoria corpuscular.
A aquisição de dados por sensoriamento remoto pode ser realizada em diferentes níveis, de acordo com a altitude do sensor em relação ao alvo, podendo ser em nível orbital, nível de aeronave ou nível de campo/laboratório (NOVO, 1992).
Os diferentes níveis de aquisição implicam em modificações na área observa-da, diferenças na forma de analisar o dado coletado e consequentemente no detalhamento da informação derivada. A grande vantagem do sensoriamento remoto orbital é a possibilidade de coleta de dados de grandes áreas em curto espaço de tempo, com grande repetitividade, a um custo relativamente baixo por dado coletado (JENSEN, 2007). Por outro lado, este nível de aquisição apresenta como desvantagem menor resolução espacial quando comparado aos níveis de aeronave e campo/laboratório (NOVO, 1992).
A Figura 6 apresenta os principais componentes de um sistema de coleta de dados por sensoriamento remoto: (A) representa as fontes de REM; (B) repre-senta as trajetórias da REM na atmosfera; (C) reprerepre-senta os alvos na superfície terrestre; (D) representa os sensores e as plataformas de coleta de dados; (E) representa a transmissão dos dados coletados; (F) representa a etapa de pré--processamento de dados; e (G) representa os produtos finais gerados a partir dos dados coletados.
Figura 6. Principais elementos de um sistema de coleta de dados por sensoriamen-to remosensoriamen-to.
3.1. Fonte - Alvo - Sensor
Dentre todos os componentes de um sistema de sensoriamento remoto (apre-sentados na Figura 7), podemos destacar a fonte de REM, o alvo e o sensor. O conhecimento das características básicas destes três componentes é de suma importância para os usuários de imagens de satélite, pois propicia uma melhor escolha das imagens a serem utilizadas em serviços de mapeamento. A seguir cada um destes componentes são descritos em mais detalhes.
3.1.1. Fontede REM
A REM é emitida por qualquer corpo que possua temperatura acima de zero grau absoluto (0 Kelvin). Desta maneira, todo corpo com uma temperatura absoluta acima de zero pode ser considerado como uma fonte de energia eletromagné-tica. O Sol e a Terra são as duas principais fontes naturais de REM utilizadas no sensoriamento remoto da superfície terrestre. Contudo, existem sensores que possuem sua própria fonte de energia e são capazes de emitir REM ativamente. A REM não precisa de um meio material para se propagar sendo definida como uma energia que se move na forma de ondas eletromagnéticas à velocidade da luz (~ 300.000 km/s). Usualmente a REM é caracterizada por sua frequência (f) e comprimento de onda (λ), sendo que estas duas grandezas estão relacionadas pela seguinte equação:
c=f×λ ,
Onde: c = a velocidade da luz (m/s), f é a frequência (1/s ou Hz) e λ é o com-primento de onda (m).
A REM pode ser ordenada de maneira contínua em função de seu comprimento
de onda ou de sua frequência, sendo esta disposição denominada de espectro eletromagnético. O espectro da REM apresenta subdivisões de acordo com as
características de cada região. Cada subdivisão é função do tipo de processo físico que dá origem a energia eletromagnética, do tipo de interação que ocorre entre a radiação e o objeto (alvo) sobre o qual esta incide, e da transparência da atmosfera em relação à radiação eletromagnética. O espectro
eletromagné-tico se estende desde comprimentos de onda muito curtos associados aos raios
cósmicos, até as ondas de rádio de baixa frequência e grandes comprimentos de onda (Figura 7). Em sensoriamento remoto, as imagens são usualmente registra-das utilizando a porção da REM localizada nas regiões do visível, infravermelho e radar (microondas).
Figura 7. Espectro eletromagnético
3.1.2. Alvo
Em sensoriamento remoto, qualquer objeto sobre a superfície terrestre pode ser considerado como um alvo. Os alvos são responsáveis por interagir com a REM, sendo que a REM incidente sobre um alvo pode ser em parte absorvida, refletida ou transmitida pelo mesmo. A absorção, reflexão e transmissão da energia in-cidente poder ser total ou parcial, guardando sempre o princípio de conservação de energia. A capacidade de um objeto absorver, refletir e transmitir a radiação
eletromagnética é denominada, respectivamente, de absortância, reflectância
e transmitância, sendo que os valores variam entre 0 e 1. Os alvos terrestres
interagem de maneira diferenciada espectralmente com a REM incidente, pois os objetos apresentam diferentes propriedades físico-químicas e biológicas. A vegetação, por exemplo, comumente absorve mais energia na região do visível e reflete grande parte da energia localizada na região do infravermelho. Estas dife-rentes interações é que possibilitam a distinção e o reconhecimento dos diversos objetos terrestres por meio de imagens de satélites, pois são reconhecidos devido a variação da porcentagem de energia refletida em cada comprimento de onda. O conhecimento do comportamento espectral dos alvos terrestres é muito im-portante para a escolha da região do espectro sobre a qual se pretende adquirir dados/imagens de satélite para determinada aplicação. A Figura 8 apresenta o comportamento espectral típico de diferentes alvos naturais da superfície ter-restre.
3.1.3. Sensores
Os sensores remotos são dispositivos capazes de detectar a REM (em determina-das faixas do espectro eletromagnético) proveniente de um alvo, transformá-las em um sinal elétrico e registrá-las, de tal forma que esta possa ser armazenada ou transmitida em tempo real para posteriormente ser convertido em informa-ções que descrevem as feiinforma-ções dos alvos que compõem a superfície terrestre (Figura 9).
As principais partes de um sensor são:
a) Coletor: é um componente óptico capaz de concentrar o fluxo de energia proveniente da amostra no detector;
b) Filtro: é o componente responsável pela seleção da faixa espectral da energia a ser medida;
c) Detector: é um componente de pequenas dimensões feito de um material cujas propriedades elétricas variam ao absorver o fluxo de energia, produzindo um sinal elétrico;
d) Processador: é um componente responsável pela amplificação do fraco sinal gerado pelo detector e pela digitalização do sinal elétrico produzido pelo detector; e) Unidade de saída: é um componente capaz de registrar os sinais elétricos captados pelo detector para posterior extração de informações.
Enhanced Thematic Mapper + Scanner
Figura 9. Exemplo de um sensor remoto: ETM+ a bordo do satélite Landsat 7.
1) Mainframe 2) Aperture Sunshade 3) Sean Mirror 4) Primary Mirror 5) Secondary Mirror 6) Prime Focal Plane 7) Hybrid Preamplifiers 8) Calibration Shutter 9) Black Body
10) Relay Optics Assembly 11) Radiative Cooler 12) Circuit Card Assemblies 13) Earth Shield
14) Eletronics Module 15) Power Supplies
16) Thermal Control Louvers
Atualmente existem diversos sensores disponíveis, em operação, para a coleta de dados. Cada um desses sensores pode ser classificado de acordo com suas características, sendo que, a aplicação dos dados coletados está intrinsicamente relacionada a estas características. A seguir é feita uma breve descrição das classificações dos sensores e suas resoluções.
Classificação dos sensores
Os sensores podem ser classificados de diferentes formas, sendo que um mesmo sensor pode apresentar diferentes classificações. A seguir é apresentado um breve resumo das classes de sensores.
a) Tipo de dado: os sensores podem ser classificados em imageadores e não imageadores. Os sensores do tipo imageador são aqueles que fornecem dados na forma de imagens. Já os sensores não imageadores podem fornecer dados em outras formas, como por exemplo, na forma de gráficos e tabela de dados. A categoria de sensores imageadores podem ser sub classificados de acordo com o tipo de varredura utilizada na coleta dos dados. Neste caso, os sensores po-dem ser classificados como de varredura mecânica (whiskbroom) ou varredura
eletrônica (pushbroom);
b) Tipo de plataforma: os sensores podem ser classificados em orbitais ou sub
orbitais. Os sensores orbitais são aqueles que estão a bordo de satélites e
plata-formas em órbita ao redor da Terra (p.ex. sensor TM a bordo do satélite Landsat5). Os sensores sub orbitais são aqueles que estão a bordo de aviões e outros tipos de plataformas que não estão em órbita ao redor da Terra (p.ex. sensor AVIRIS). Os sensores orbitais podem ser subdivididos em duas grandes categorias: os de
órbita polar e os de órbita geoestacionária. Os sensores de órbita polar são
aque-les que possuem uma órbita passando ao redor dos polos da Terra. Os sensores
terrestre; estes sensores possuem velocidade igual à de rotação da Terra, obser-vando sempre a mesma região do globo terrestre. Os sensores de órbita polar possuem altitude (~700 km de altitude) inferior aos de órbita geoestacionária (~30.000 km de altitude).
c) Faixa do espectro eletromagnético: os sensores podem ser classificados de acordo com a faixa do espectro eletromagnético que operam. Os sensores ópticos são aqueles que coletam imagens na região visível do espectro
eletromagné-tico (400 nm - 700 nm). Os sensores termais são aqueles que coletam dados
na região do espectro do infravermelho termal (3 m –100 m). Os sensores
de microondas são aqueles que operam na região de microondas do espectro eletromagnético (~ 1 cm – 10 cm).
d) Número de bandas: Os sensores podem também ser classificados de acordo com o número de bandas em que coletam imagens. Os sensores multiespectrais são aqueles que coletam imagens em poucas bandas espectrais (p.ex. sensor TMa bordo do satélite Landsat 5). Já os sensores hiperespectrais são aqueles que coletam dados em diversas bandas espectrais (geral mais de 100 bandas), com largura de bandas estreitas e continuas (p.ex. sensor Hyperion a bordo do satélite EO-1).
Resolução dos sensores
Usualmente um sensor é caracterizado em função de quatro resoluções:
espa-cial, espectral, temporal e radiométrica. Tais resoluções representam a limitação
operacional de um sistema de sensoriamento remoto para produzir uma imagem nítida e bem definida.
Resolução espectral
Esta característica está relacionada ao número e a largura das bandas espectrais que o sistema sensor pode discriminar. Assim, um sensor será tanto mais sensível quanto maior o número de bandas estreitas que ele tiver, uma vez que isto facilita a caracterização espectral dos distintos alvos da superfície terrestre. Uma alta
resolução espectral é obtida quando as bandas de um sistema sensor são
estrei-tas e/ou quando se utiliza um maior número de bandas espectrais. O sistema TM, por exemplo, opera em sete faixas espectrais do espectro eletromagnético, possuindo, portanto, uma resolução espectral melhor do que o sistema MSS. Paralelamente, as bandas do TM são mais estreitas que as do MSS.
Resolução espacial
A resolução espacial é uma medida da menor separação angular ou linear entre dois objetos que pode ser determinada pelo sistema de sensoriamento remoto. Também pode ser entendida como a medida do menor objeto passível de ser resolvido espacialmente em uma imagem digital. O processo de amostragem é o principal fator que determina a resolução espacial de uma imagem digital, (JENSEN, 2007; GONZALES; WOODS, 2002). Segundo Schott (2007), a medida angular de um elemento detector individual é chamada de IFOV (Instantaneous
Field of View), ou seja, campo de visada instantâneo do sensor. O IFOV pode ser
expresso através da seguinte equação:
Onde: é a dimensão lateral de um detector quadrado; é a distância focal do sistema óptico do sensor. Geralmente o IFOV é expresso em unidades de
miliradianos. A projeção do IFOV no terreno é denominada GIFOV (Ground
Instan-taneous Field of View). O GIFOV é dado em unidade de distância e sua relação
com o IFOV é dada pela seguinte equação:
GIFOV=H×IFOV
Onde: H é a altitude da plataforma na qual o sensor está a bordo. A Figura 10 apresenta a ideia de IFOV e GIFOV.
Figura 10. Esquema ilustrativo apresentando a ideia de IFOV e GIFOV.
Resolução temporal
Pode ser compreendido como o intervalo de vezes que o satélite observa uma mesma área do terreno em um determinado período. A resolução temporal
refere-se à periodicidade com que o sistema sensor é capaz de adquirir ima-gens da mesma porção da superfície terrestre. Esta característica dos sistemas
sensores varia de acordo com os objetivos fixados para o sensor. Os satélites
meteorológicos, por exemplo, são obrigados a oferecer informações em períodos curtos de tempo, pois se dedicam a observar um fenômeno muito dinâmico, por esta razão sua resolução temporal é de 30 minutos (p.ex. Meteosat e GOES) ou de 12 horas como os dos satélites da série NOAA. Os satélites de recursos naturais (p.ex. TM, OLI) oferecem uma periodicidade muito maior, pois não estão coletando informações de fenômenos tão dinâmicos como os meteorológicos, podendo variar entre dias e semanas.
Resolução radiométrica
De maneira simplificada, diz respeito a sensibilidade do sistema em detectar níveis de intensidade de radiação, ou seja, trata-se da capacidade de um de-terminado sensor em distinguir entre níveis distintos de intensidade do sinal de retorno. Assim, quanto maior a resolução radiométrica (expresso em número de bits) maior será a quantidade de níveis de brilho que o sensor poderá distinguir.
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