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Universidade Federal do Pampa – UNIPAMPA
Campus São Gabriel
Curso de Engenharia Florestal
Disciplina de Sensoriamento Remoto
Prof. Ana Caroline Benedetti
Relatório de Aula Prática
Luis Augusto Goi Rott
São Gabriel
2010
Para realizar as aulas práticas de Sensoriamento Remoto, foi utilizado
o software SPRING (Sistema de Processamento de Informações
Georreferênciadas), o qual é disponibilizado pelo INPE – Instituto Nacional
de Pesquisa Espacial.
O SPRING foi desenvolvido baseado em duas premissas: integração de
dados e facilidade de uso, e tem com principais objetivos, integrar as
tecnologias de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informação Geográfica,
utilizar modelo de dados orientado a objetos, que melhor reflete a
metodologia de trabalho de estudos ambientais e cadastrais e ainda fornecer
ao usuário um ambiente interativo para visualizar, manipular e editar
imagens e dados geográficos.
Este programa possui um Banco de Dados constituído por um conjunto de
ferramentas conceituais utilizado para estruturar dados num sistema
computacional, o modelo descreve como a realidade geográfica será
representada no computador.
Aula 02-09-2010 - Baixando imagem de satélite.
As imagens de satélites usadas em aula estão disponíveis gratuitamente
na página do Inpe, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais na internet, a
partir do endereço http://www.inpe.br/, porem é necessário realizar um
cadastro. Feito isso, basta clicar em Dados de Satélite, Catálogo de
Imagens Landsat, então abrirá uma nova janela, onde devemos preencher os
campos a nome do satélite, cobertura de nuvens, dada da imagem e local Após
isso, clica-se em executar, então aparecerá a imagem do satélite, abaixo:
Nota-se que na parte inferior da imagem possui um polígono azul e um
conjunto de informações, Satélite, Sensor, Órbita e Ponto. Clicando nesse
polígono aparecerá um conjunto de pequenas imagens, todas disponíveis para
aquisição conforme imagem abaixo:
Basta então clicar no ícone e colocar no carrinho, fechamos o
pedido e em instantes receberemos via e-mail um endereço onde estarão
disponíveis as imagens com suas 7 bandas, fazendo o Dowload desse conjunto
de bandas teremos a disposição a imagem para trabalhar junto ao Spring.
Aula 30-09-2010 – Inicialização ao Spring.
Nesta aula prática foi apresentado o software para nós e realizado um
trabalho de inicialização, onde nós aprendemos criar um banco de dados.
Pagina inicial do Spring, no detalhe acesso ao bando de dados.
A figura acima demonstra a página onde é possível cria um banco de
dados clicando no único ícone disponível para acesso no canto esquerdo
superior da tela, então aparecerá a janela abaixo:
Para a criação de um Banco de Dados, é preciso primeiramente salvar as
imagens baixadas do satélite Landsat descompactadas em uma pasta no disco
C;, então clicando em Diretório, deve-se selecionar a pasta, dar um nome ao
Projeto, Criar e por fim Ativar. Depois de criado o banco de dados fica
disponível o acesso aos ícones Projetos e Modelo de Dados, estes ícones
ficam ao lado do acionado anteriormente. No Projeto foi dado o nome
Ijui_rs, escolhido as projeções no sistema LATLONG e modelo de terra Datum
WGS84, e coordenadas referentes ao Rio Grande do Sul, conforme imagens
abaixo.
Janela do ícone Projetos e Projeções, com as respectivas configurações.
Depois de realizados todos estes ajustes, clica-se em Executar e
Fechar.
Na janela do modelo de dados pode-se escolher a categoria desejada e o
modelo, os modelos mais utilizados são o temático para vetores e imagem
para matriz. Foi criada uma nova categoria chamada LANDSAT, e selecionada
modelo de dados Imagem.
Figura 3: Modelo de Dados.
Após a criação da categoria LANDSAT, então iniciou a importação das
imagens baixadas do satélite atráves do ícone Arquivo, no canto superior
esquerdo da tela do Spring, então deve-se clicar em Importar – Importar
Dados Vetoriais e Matriciais, conforme imagem abaixo.
Então abrirá a seguinte caixa de diálogo -Importação- , apartir dela
é possivel em Dados baixar as imagens por banda, abrindo em arquivo
TIFF/GEOTIFF e selecionando a banda, em Saída selecione a categoria criada
anteriormente, e nomeando-a em PI, então deve-se executar ao final desse
processo, devemos baixar uma banda por vez.
Após esse processo podemos selecionar uma cor, R (vermelho), B (azul),
G (verde) ou M (monocromático), para visualizar a imagem devemos associar 3
bandas a 3 cores. Atráves do Zoom PI podemos visualizar a imagem mais
próxima e maior. Nesta aula usamos uma técnica para realçar o contraste
da imagem, chamada de contraste linear, selecionando o menu Imagem, opção
Contraste, ira aparecer um gráfico contendo a distribuição da cor e um
histograma. Devemos adequar a reta a sequência do gráfico clicando com o
botão esquerdo na base esquerda e botão direito na base direita, obtendo
valores novos de entrada e saída, então clica-se em aplicar,
automaticamente ele irá realçar, a figura abaixo mostra como o gráfico
ficará após a adequação.
Aula 28-10-2010 – Técnicas de Contrastes.
Nesta aula foi realizada a combinação das cores, formando as
composições, sendo possivel visualizar a imagem em cores. A primeira
composição foi banda 3, 2, 1, com as cores vermelho, verde e azul
respectivamente, através do menu Imagem, opção contraste (como a anterior),
então aparece o gráfico para cada canal de cor, que nos permite alterar a
distribuição de frequência, devemos então adequar a reta à distribuição, da
mesma maneira que foi feito com a Monocromática, a opção canal possibilita
trocar a cor ajustada, clica-se em aplicar no final do processo, seleciona-
se Sintética, nomeia-se a composição e Salva-se a imagem. O mesmo
procedimento foi realizado mais duas vezes, formando as composições 432 e
543. Após salvas as composições, as mesmas estarão diponiveis no Painel de
Controle. Abaixo segue as imagens com as respectivas composições:
Composição 321 (visualição em cores naturais) :
Composição 432 (estudo especificamente de tipos de vegetações) :
Composição 543 (estudo de solos, água e vegetação) :
Tabela de visualização das composições:
Composição "Floresta "Campo "Solo "Água " "RGB
321 "Verde escuro
(Cores naturais) "Verde "Marrom claro
+ ou - branco "Marrom
Acinzentados
Claros " "RGB (falsas cores)
543 (+ fácil de visualizar) "Verde "Verde amarelado "Rosa claro
Rosa forte
(> teor de umidade) "Azul
Azul escuro " "RGB (falsas cores)
432 "Vermelho escuro "Vermelho claro "Azul claro
Verde água
( tem + verde)
+ umidade "Azul claro
Acinzentado " "
Aula 18-11-2010 - Edição Vetorial ou Vetorização.
Primeiramente fizemos a digitalização de polígonos, para isso,
selecionamos a Composição 543, aproximamos a imagem em uma área sem nuvens,
próximo a rede de drenagem englobando floresta, solo e campo, conforme
figura abaixo:
Para vetorizar, primeiramente deve-se criar uma categoria atráves do
Modelo de Dados, tipo Temático, deste caso nomeado Vetores. Próximo passo é
clicar em Plano de Informação, selecionar Vetores, e dentro criar Área
Total, escala1/1, conforme figura abaixo:
A categoria Vetores e o item Área Total aparecerão no Painel de
Controle, então deve-se ativá-lo, após clicamos no ícone de Edição Vetorial
, a tela mudará, aparecendo mais opções na Barra de Ferramentas,
conforme imagem abaixo:
Clica-se na opção Nós Ajustados para que ao encerrar, feche a
poligonal, após Caracteristicas muda-se o Modo para Passo e
Topologia para Manual, no ícone Criar Linha altera-se para Criar
Linha Fechada, aparecerá este ícone . Então, clicando, começa a fazer
contorno em determinada área, conforme imagem abaixo:
Após fechar o polígono, clicar no ícone Ferramentas , em
Ajustar e Poligonalizar, após essa operação, acionamos o ícone Mover Ponto
, que nos permitirá ajustar o poligono, também é possivel Mover Linha
e Mover Área, deve-se Ajustar e Poligonalizar novamente. Volta-se até o
Plano de Informação, e cria Drenagem da mesma maneira como citado
anteriormente para a criação de Área_Total, retorna a Edição Vetorial e
cria uma linha sobre a rede de drenagem (conforme imagem) clicando com o
botão esquerdo, para finalizar, usa-se o botão direito do mouse.
Ao final, salva-se no ícone Salvar e sai da Edição Vetorial. Para
visulizar o desenho, desmarca-se a Imagem no Painel de Controle e Seleciona
somente a Categoria Vetores, abaixo segue o desenho:
Também existe a possibilidade de mudar a cor e a espessura e o tipo
das linhas do desenho, clicando em Planos de Informação, selecionando Vetor
e Visual.
Aula 25-11-2010 – Classificação Digital.
Classificação de imagem é realizada clicando no Menu Imagem,
Classificação, neste caso foi dado o nome de Classificação 1, selecionado
todas as bandas e criada. Clica-se no nome da imagem para habilitar as
opções, conforme imagem:
A opção Treinamento é a parte inicial, possibilita passar para o
programa oque é cada umas das classes que serão usadas, a Classificação é a
associação, serve para calcular quanto se tem de água, solo, floresta
realizando uma varredura na imagem apartir da amostras. A Pós-Classificação
possibilita ver o desempenho da classificação de cada um e o Mapeamento
fazer o calculo das classes.
Ao clicar em Treinamento, abrirá uma nova janela, será necessário
coletar as amostras, mas antes devemos nomear e dar cor as Classes, feito
isto, clica-se em criar, e seleciona-se as amostras, conforme imagem
abaixo.
Após devemos adquirir as amostras. Devemos executar da mesma maneira
para as outras classes.
OBS: Em aula foram criadas quatro classes, Água, Floresta, Campo e
Solo, porém na imagem da região que eu baixei para fazer o relatório possui
muita área de lavoura, então removi Solo e adicionei Lavoura.
Devemos marcar Modo Normal, Tipo Aquisição e Contorno Poligonal
(imagem abaixo, esquerda), após adquirir e salvar as aquisições, podemos
analisar as amostras (tela abaixo direita) através da Classificação e
também gerar uma imagem de saída, nomeando-a e executando. Para a
classificação usa-se o Tipo de Classificador Maxver, que irá agrupar por
semelhança a imagem nas suas respectivas Classes, o Limiar de Aceitação em
100%, assim ele irá classificar toda a cena, mesmo que alguma coisa não
seja parecida.
Após a analise das amostras, o programa fornecerá uma caixa com os
resultados da classificação, conforme imagem abaixo:
A matriz completa dos resultados encontra-se em anexo.
Para gerar uma imagem de saída (imagem abaixo), basta nomear e
executar, o nome dado a mesma foi de Imagem_Ijui e estará disponivel no
término do processo na tela Auxiliar.
Aula 25-11-2010 tarde (recorte do municipio):
Com a imagem da figura acima Classificada, clica-se em Arquivo,
Importar Dados Matriciais e Vetoriais, para trazer o arquivo do municipio
para dentro do Spring, após seleciona-se Ijui_LB2.spr e abrir, devemos
colocar a escala 1. Em saida devemos selecionar a categoria Vetores e troca-
se o nome, feito isso, é só Executar. A partir daí, ele criara uma nova
categoria e aparecera no Painel de Controle. Após clica-se em Desenhar para
aparecer os limites dos Municipios, como o meu arquivo possuia somente
dados de Ijui, não foi necessario excluir outros Municipios, como a imagem
abaixo;
Após, devemos clicar em Ferramentas, Recortar Plano de Informações,
então abrirá a tela abaixo:
Clicamos em PI..., abrirá uma nova janela, onde devemos selecionar o
nome da imagem, Ao Executar essa ação, a tela Auxiliar abrira
automaticamente com o poligono no centro. Devemos então clicar no centro do
Municipio, ele ficará azul:
Na tela Recortar Plano de Infirmação, colocamos r no final do nome e
Executamos, aparecer a seguinte imagem:
No Spring é possivel realizar o calculo de areas, para isso faz-se o
uso da terra ou mapeamento de classes, para isso basta ir a Modelo de
Dados, selecionar a categoria Tematico, nomear (Uso_Terra), conforme
imagem a seguir, Criar e Executar.
Ao lado, em classes tematicas, devemos criar as 4 classes que nos
trabalhamos na imagem (água, lavoura, floresta e campo) e Executar. Devemos
então ordenar as cores para cada classe, conforme imagem, para isso basta
selecionar uma classe e clicar em visul, selecionada a cor , basta
Executar. Com imagem recortada selecionada, clica-se no menu Imagem, abrira
a imagem a seguir, selecionamos, a categoria criada, e relacionamos os
Temas com as Classes.
A categoria Uso_Terra estara disponivel no Painel de Controle, ao
selecionar ela aparecera na tela.
No menu Tematico, seleciona-se Medidas de Classes, aparecerá uma tela
onde é possivel obter a area em hectare ou quiilometros quadrados, abaixo
segue as medidas referentes ao Municipio de Ijui.
Cálculo de Áreas por Geo-classe (ha) :
Plano de Informação:CAT_Uso_Terra/Imagem_Ijui_r-T
Representação: Imagem Tematica
Área (ha)
Agua : 179.640022
Lavoura : 69311.528379
Floresta : 13187.701594
Campo : 20585.342489
Área total das classes:103264.212484
Área total não classificada:148974.948009
Área total do Plano de Informação:252239.160493
Cálculo de Áreas/Comprimento por Geo-classe (kmxkm/km) :
Plano de Informação:CAT_Uso_Terra/Imagem_Ijui_r-T
Representação: Imagem Tematica
Área (kmxkm)
Agua : 1.796400
Lavoura : 693.115284
Floresta : 131.877016
Campo : 205.853425
Área total das classes:1032.642125
Área total não classificada:1489.749480
Área total do Plano de Informação:2522.391605
O próximo passo é trabalhar com o Scarta, mas antes na tela do Spring,
na barra de Ferramentas, seleciona-se Geográficas, então aparecera as
coordenadas, posicionamos o cursor do mouse no canto inferior esquerdo,
depois no superior diretio, entao anotamos as coordenadas. Então saimos do
aplicativo e abrimos o Scarta.
Ao abrir o Scarta, é necessario realizar o mesmo procedimento que ao
abrir o Spring, clicando em Banco de Dados, e selecionando e ativando-o,
também devemos ativar o Projeto. Estarão habilitados somente 3 icones na
barra de ferramentas (criar carta, carregar carta e fechar projeto),
clicamos em criar carta e nomeamos a mesma, aparecera a janela Geração de
Carta, na Janela Painel de Controle, selecionamos o Uso_Terra, Matriz e
desenhamos, a imagem aparecerá muito pequena no centro da tela porque o
programa entende que é toda a imagem e não só o municipio, para solucionar
isto, em Caracteristicas de Dados, mudamos Posicionamento para Coordenadas
e Geograficas, entao os dados que anotamos anteriormente irão preencher os
campos abaixo, e desenhamos no Lápis no Painel de Controle, conforme
imagens abaixo:
Aparecerá um quadrado com a imagem muito pequena no canto inferior
esquerdo, a partir daí, alteramos a escala, que possibilitará uma melhor
visualização em tamanho maior. A escala escolhida foi de 350000.
Após essas etapas, adicionamos alguns elementos ao mapa, em Editar,
Elementos, abrira duas janelas com caracteristicas e editor, clicamos em na
janela Editor de Elementos, em Inserir , Simbolo e selecioná-o, no caso o
Norte, esta janela tambem possibilita a inserção de legenda, texto, escala
e grade. No menu editar, é possivel inserir grade com as coordenadas. Todos
esses elementos ficarão visiveis no mapa (imagem abaixo).
Técnicas de Contraste Linear de Composições
A técnica de realce de contraste tem por objetivo melhorar a
qualidade das imagens sob os critérios subjetivos do olho humano. É
normalmente utilizada como uma etapa de pré-processamento para sistemas de
reconhecimento de padrões.
O contraste entre dois objetos pode ser definido como a razão entre os
seus níveis de cinza médios.
A manipulação do contraste consiste numa transferência radiométrica em
cada "pixel", com o objetivo de aumentar a discriminação visual entre os
objetos presentes na imagem. Realiza-se a operação ponto a ponto,
independentemente da vizinhança.
Esta transferência radiométrica é realizada com ajuda de histogramas,
que são manipulados para obter o realce desejado.
O aumento de contraste por uma transformação linear é a forma mais
simples das opções. A função de transferência é uma reta e apenas dois
parâmetros são controlados: a inclinação da reta e o ponto de intersecção
com o eixo X (veja figura abaixo). A inclinação controla a quantidade de
aumento de contraste e o ponto de intersecção com o eixo X controla a
intensidade média da imagem final.
Vetorização ou Edição Vetorial
Classificação Digital
Classificação é o processo de extração de informação em imagens para
reconhecer padrões e objetos homogêneos. Os métodos de classificação são
usados para mapear áreas da superfície terrestre que apresentam um mesmo
significado em imagens digitais.
A informação espectral de uma cena pode ser representada por uma
imagem espectral, onde cada "pixel" tem as coordenadas espaciais x, y e a
coordenada espectral L, que representa a radiância de um alvo no intervalo
de comprimento de onda de uma banda espectral. Cada "pixel" de uma banda
possui uma correspondência espacial com um outro "pixel", em todas as
outras bandas, ou seja para uma imagem de K bandas, existem K níveis de
cinza associados à cada "pixel", sendo um para cada banda espectral. O
conjunto de características espectrais de um "pixel" é denotado pelo termo
"atributos espectrais".
Conceito de Maxver
Maxver deriva do método estatístico de Máxima Verossimilhança, e é o
método de classificação "pixel a pixel" mais comum. Considera a ponderação
das distâncias entre médias dos níveis digitais das classes, utilizando
parâmetros estatísticos.
Para que a classificação por máxima verossimilhança seja precisa o
suficiente, é necessário um número razoavelmente elevado de "pixels", para
cada conjunto de treinamento. Os conjuntos de treinamento definem o
diagrama de dispersão das classes e suas distribuições de probabilidade,
considerando a distribuição de probabilidade normal para cada classe do
treinamento.
Apresentam-se duas classes (1 e 2) com distribuição de probabilidade
distintas. Estas distribuições de probabilidade representam a probabilidade
de um "pixel" pertencer à uma ou outra classe, dependendo da posição do
"pixel" em relação à esta distribuição. Observa-se uma região onde as duas
curvas sobrepõem-se, indicando que um determinado "pixel" tem igual
probabilidade de pertencer às duas classes. Nesta situação estabelece-se um
critério de decisão a partir da definição de limiares.
Os limites de classificação são definidos a partir de pontos de mesma
probabilidade de classificação de uma e de outra classe.
