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1/532 Fundamentos de Sensoriamento Remoto e SIG

Ferramentas de sensoriamento remoto e SIG aplicadas ao Novo Código Florestal

Teoria

Eng. Allan Saddi ArnesenEng. Frederico Genofre Eng. Matheus FerreiraEng. Marcelo Pedroso Curtarelli


Conteúdo programático:

• Capitulo 1: Novo código florestal;• Capitulo 2: Fundamento de Sensoriamento Remoto e SIG;• Capitulo 3: Mapeamento de APP e Reserva Legal – APP de corpos d’água;• Capitulo 4: Mapeamento de APP de declividade e topo de morro;• Capiutlo 5: Cadastro Ambiental Rural;• Capitulo 6: Cotas de Reserva Ambiental.


Tópicos abordado neste capitulo:

• Introdução;• Fundamentos cartográficos;• Sistemas de Informações geográficas (SIG);• Dados topográficos e imagens de satélite disponíveis;• Sensoriamento Remoto; • Principais softwares disponíveis.


Introdução

GEOTECNOLOGIAS

• CAR / CRA necessidade de geolocalização/mapeamento do imóvel:

- Perímetro do imóvel rural;- Áreas de interesse social e de utilidade pública;- Áreas com remanescentes de vegetação nativa; - APP e área de Reserva Legal;- Áreas de uso restrito, áreas consolidadas.

• Necessidade de conhecimentos em cartografia, SIG e Sensoriamento Remoto.


Fundamentos cartográficos: Datum

• Superfície de referência posicionada em relação a um modelo de referência da Terra;

• Modelos de referência da Terra:

– Geóide: Definido por uma superfície imaginária.Aproxima-se da forma real da Terra;

– Elipsóide: Aproximação matemática do geóide;

– Geóide x Elipsóide = Datum.Elipsóides x Geóide


• DATUM planimétrico ou horizontal:

– Sobreposição de elipsóide e geóide:

• Eixo de rotação paralelo ao eixo do elipsóide;

• Seleção do ponto de origem.

Elipsóides x Geóide



Exemplos da determinação de um DATUM. Fonte: http://www.geomatica.eng.uerj.br/docentes/araujo/cartografia_para_geoprocessamento



• Brasil:

– Datum Planimétrico Córrego Alegre;– South American Datum 1969 (SAD69);– Sistema de Referência Geocêntrico para a América do Sul (SIRGAS 2000).

• Mundo:

– World Geodetic System 1984 (WGS84).



• DATUM altimétrico ou vertical:

– Nível médio dos mares;– Referência para contagem de altitudes;– Brasil: Marégrafo de Imbituba, em Santa Catarina.



• Expressa a posição sobre uma superfície;

• Sistema de referência para localização.

Sist. de Coordenadas Geográficas Sist. de Coordenadas Planas

Fundamentos cartográficos: Sistemas de Coordenadas


• Reproduzir a superfície curva da Terra em um plano: Mapa.

Classificação das projeções cartográficas. Fonte: Câmara et al, Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE

Fundamentos cartográficos: Projeção Cartográfica


• Deformações da superfície real:

– Conformes ou isogonais:

• Mantém ângulos ou formas de pequenas feições;

• Distorcem tamanho de objetos mapeados.Projeção Cônica




– Equivalentes ou isométricas:

• Conservam áreas;

• Deformam ângulos.

Projeção de Peters




– Equidistantes:

• Conservam distância de direções.

Projeção Azimutal



Projeção Classificação Aplicações Características

Albers CônicaEquivalente

Mapeamentos Temáticos. Mapeamento de áreascom extensão predominante leste-oeste.

Preserva área.Substitui com vantagens todas outras cônicasequivalentes.

Bipolar Oblíqua Cônica Conforme Indicada para base cartográfica confiável dos continentes americanos.

Preserva ângulos.Usa dois cones oblíquos.

Cilíndrica Equidistante

Cilíndrica Equidistante

Mapas Mundi .Mapas em escala pequena.Trabalhos computacionais.

Altera área eângulos.

Gauss-Krüger Cilíndrica Conforme

Cartas topográficas antigas. Altera área (porém as distorções não ultrapassam 0,5%).Preserva os ângulos.

Estereográfica Polar

Azimutal Conforme

Mapeamento das regiões polares.Mapeamento da Lua, Marte e Mercúrio.

Preserva ângulos.Tem distorções de escala.

Lambert Cônica Conforme Mapas temát icos.Mapas pol íticos.Cartas militares.Cartas aeronáut icas.

Preserva ângulos.

Fonte: Adaptado de Câmara et al., Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE



Projeção Classificação Aplicações Características

Lambert Million Cônica Conforme Cartas ao milionésimo. Preserva ângulos.

Mercator Cilíndrica Conforme

Cartas náuticasMapas geológicosMapas magnéticosMapas mundi.

Preserva ângulos

Miller Cilíndrica Mapas mundiMapas em escalas pequenas

Altera área e ângulos

Policônica Cônica Mapeamento temático em escalas pequenas. Altera áreas e ângulos

UTM CilíndricaConfrome

Mapeamento básico em escalas médias e grandes.Cartas topográficas.

Preserva ângulos.Altera áreas (porém as distorções não ultrapassam 9,5%).

Fonte: Adaptado de Câmara et al., Introdução à Ciência da Geoinformação. DPI/INPE



Projeção UTM

Projeção UTM



Projeção UTM

• Divide a Terra em 60 fusos, de 6 graus de longitude;• Enumerados de 1 a 60:

– Inicia no Anti-Meridiano de Greenwinch (-180graus);– Cresce de leste para oeste até volta completa.

• Hemisférios Norte e Sul;• Latitudes divididas a cada 4 graus;• Distorções maiores nos pólos.



Projeção UTM

• No Brasil:

Fusos UTM no Brasil.



Sistemas de Informações Geográficas (SIG)


Sistemas de Informações Geográficas (SIG): O que é SIG?

• Sistema capaz de capturar, modelar, manipular, recuperar, consultar, analisar e apresentar dados geograficamente referenciados;

• Dimensão do espaço geográfico no computador;

• Não se trata apenas de um software para elaboração de mapas;

• Ferramentas de geoprocessamento que integram dados.


Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Como funciona?

• Utiliza dados com referência espacial;

• Descreve feições sobre a superfície terrestre;

• Utiliza camadas como planos de informações;

• Relaciona com banco de dados descritivos.

Figura ilustrativa de um SIG.


• Interface com o usuário;

• Entrada e Integração de Dados;

• Gerência de Dados Espaciais;

• Consulta e Análise;

• Visualização e Plotagem;

• Geoprocessamento e Analises espaciais.

Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Como funciona?

Figura ilustrativa de um SIG.


Formas de representação de dados espaciais em um SIG

Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Representação dos dados

Vetor Raster (matricial)Terreno real


• Vetorial:

– Pontos, linhas e polígonos determinam as feições;– Feições: elementos do mapa (lago, vegetação, ruas);– Dados de coordenadas e vértices;– Boa representação de limites;– Atributos: dados e informações sobre os elementos.

Terreno real

Vetorial



• Raster:

– Definido por pixel;– Valor para cada local/pixel;– Imagens de satélite, fotografias aéreas e outras imagens.

Terreno real

Matricial



Vetorial X Raster.



• Aerofotogametria;• Ortofotocarta;• Fotointerpretação;• Perfilagem a Laser;• Imagens de Satélite;• Topografia• GPS.

Exemplos ilustrativos.

Sistemas de Informações Geográficas (SIG): Formas de obtenção de dados


• Modelo Digital de Elevação (MDE): SRTM e ASTER;

• Imagens Landsat;

• Imagens MODIS;

• Imagens RapidEye.

Dados topográficos e imagens de satélite disponíveis



• O SR pode ser compreendido como o conjunto de procedimento utilizados para aaquisição de informações relativas aos recursos naturais da Terra, obtidas pela aanálise da energia eletromagnética coletada por meio de sensores instalados abordo de plataformas em altitude, tais como balões, foguetes, aviões ou satélites;

• Aplicações: Oceanografia, Meio Ambiente, Planejamento Urbano, Geologia,Agricultura;

• Vantagens: coleta sistemática e repetitiva, menor custo, variabilidade espacial...

• Limitações: sensível as condições meteorológicas, necessidade de validação....

Sensoriamento remoto: O que é?


Sensoriamento remoto: Visão geral


Classificação dos sensores: Tipo de plataforma

Orbital: Satélites Sub orbital: Aviões, balões, VANTS…


Classificação dos sensores: Tipo de órbita

Órbita geoestacionária / equatorial: aplicaçõesmeteorológicas Exemplo de órbita polar: aplicações ambientais


Classificação dos sensores: Faixa do espectro eletromagnético

• Sensores ópticos coletam dados na região do visível do espectroeletromagnético (400 nm < λ < 700 nm);

• Sensores de microondas coletam dados na região de microondas (λ ~ cm);

• Sensores termais coletam dados na região do infravermelho termal (λ > 3 µm).


Classificação dos sensores: Outras

• Número de bandas: Multiespectrais X Hiperespectrais;

• Tipo de dado: imageadores X não-imageadores.


Resoluções de um sensor

• Todo sensor imageador é caracterizado por 4 resoluções:

• Resolução espacial;

• Resolução temporal;

• Resolução espectral;

• Resolução radiométrica.


Resolução Espacial de um sensor

• Está relacionada com o tamanho do menor objeto que pode ser identificado pelosensor;

• Resolução espacial X tamanho do pixel;

• Varia de poucos centímetros (p. ex. WorldView 2) até alguns quilômetros (p. ex.MODIS).


Resolução Espacial de um sensor: Exemplos

Sensor WordView – 50 cm e 2 metros. Sensor Thematic Mapper (TM) – 30 metros de resolução.


Resolução Temporal de um sensor

• Está relacionada com o número de vezes que o sensor consegue coletar dados deuma mesma área geográfica;

• Em geral, existe uma relação inversa entre resolução espacial e temporal;

• Atualmente existem sensores que coletam dado mais de uma vez ao longo do dia (p.ex. sensores em órbita geoestacionária), diariamente (p. ex. RapidEye e MODIS) eem intervalo de 16 dias (p. ex. Landsat-8/OLI).


Resolução Espectral de um sensor

• Está relacionada com a quantidade e espessura das bandas espectrais que o sensorcoleta informação;

• Quanto maior o número e menor a espessura das bandas espectrais melhor é acapacidade do sensor distinguir alvos distintos;

• Sensores multiespectrais X hiperespectrais.


Resolução Espectral de um sensor: Exemplos

Exemplo: Sensores multiespectrais e Hiperespectrais.


Resolução Radiométrica de um sensor

• Refere-se a capacidade de um sensor detectar as variações de energiaeletromagnética recebida;

• Está relacionado com a precisão da medida;

• Geralmente expresso em “bits” ou níveis de cinza.


Resolução Radiométrica de um sensor: Exemplos

Exemplo: imagens de uma área urbana apresentada com diferentes resoluções radiométricas.


Resolução dos sensores: considerações finais

Relação resolução temporal x espacial. Dependência a aplicação.


O que é a classificação de imagens?

• “É o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões ealvos homogêneos, sendo utilizado em Sensoriamento Remoto para mapear áreasda superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse.”

• Utiliza atributos espectrais das imagens (p.ex. o ND ou o valor de radiância);

• Associa a cada elemento de imagem um “rótulo”;

• Produto final mapa com os temas de interesse.


Atributos Espectrais

• São atributos associados a cada“pixel” ou “região” da imagemque variam em função docomprimento de onda (banda)

• Exemplo de atributos espectrais:ND, reflectância, radiância;

• Alvos distintos apresentam feiçõesespectrais que os distinguem dosdemais alvos na imagem.


Qual a sua finalidade?

• Utilizada na maioria dos casos parafins de mapeamento em geral;

• Análise multi temporal de alvos;

• Possibilidade de extração deinformações adicionais: calculo deáreas, estimativas de produção,detecção de mudanças ao longo dotempo...


Técnicas de classificação de imagens

• Subdividido em duas categorias classificadores “pixel” a “pixel” e classificadorespor regiões (objetos);

• “pixel a pixel”: utilizam apenas a informação espectral de cada pixel;

• Regiões: além da informação espectral, utilizam informação de relação com ospixels vizinho;

• Podem ser unidimensionais (1 única banda) ou multi espectrais (mais de umabanda).


Seg

men

tado

rC

lass

ifica

dor

Bandas2

ImagemClassificada

ImagemSegmentada

Atributosde Região

Classificador

Classificação:1


Etapas da classificação

• Definição dos objetivos;

• Seleção do classificador;

• Treinamento;

• Classificação;

• Pós classificação (opcional);

• Avaliação do resultado.


Definição dos objetivos e seleção do classificador

• Qual pergunta se busca responder?

• Qual o nível de detalhamento necessário (escala)?

• Qual a precisão do estudo?

• Quais recursos financeiros disponíveis?

• Qual imagem irei utilizar?

• Qual software irei utilizar?


• Livres:– Spring

• http://www.dpi.inpe.br/spring– Qgis

• http://qgis.org– GVSig

• http://www.gvsig.org– Terraview

• http://www.dpi.inpe.br/terraview/index.php• Privado:

– ArcGIS• http://www.arcgis.com

Softwares

http://qgis.org/

http://www.gvsig.org/

http://www.dpi.inpe.br/terraview/index.php

http://www.arcgis.com/

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