Procedimentos de PDI para o mapeamento do uso e cobertura das terras

OBJETIVO

Geração de mapeamento do uso e cobertura da terra através de processamento digital de imagens (PDI).

METODOLOGIA DO TRABALHO

A metodologia desse trabalho compreende o mapeamento do uso e cobertura da terra, tendo como principal recorte a área de aproximadamente 4.000 Km² que está localizada no limite de duas cenas tomadas pelo satélite Landsat (figura 1). Para isso, foi necessária a aquisição das imagens. As imagens escolhidas foram do sensor TM/Landsat-5 (órbita/ponto 223061 e 22461), passagem o dia 21/08/2008 e respectivamente, disponibilizado de forma gratuito pelo Instituto Nacional e pesquisa Espacial (INPE, 2011).

Figura 01. Área de estudo.

A figura 02 - representa o fluxograma de procedimentos metodológicos para geração da imagem sintética.

Para o processamento digital de imagem, utilizou-se o software Erdas Imagem 8.3.1, que compreendeu as seguintes operações: Composição colorida RGB. No presente trabalho foram utilizadas imagens Landsat-5, bandas 2,3 e 4 do sensor TM. Realizou-se a seguinte combinação: 2(B), 3(G) e 4(R). As principais características das bandas espectrais do sensor Thematic Mapper do Landsat-5, podem ser vistas na tabela 1.

Tabela 1. Característica das bandas espectrais 2, 3 e 4 do sensor Thematic Mapper do Landsat 5.

Banda 2: 0,52 – 0,60µm (verde). Essa banda cobre a região entre as bandas de absorção pela clorofila no azul e no vermelho e responde à reflectância da vegetação sadia no verde.

Banda 3: 0,63 – 0,69µm (vermelho). Essa é a banda vermelha de absorção por clorofila da vegetação verde sadia e é útil para discriminação da vegetação. É também útil para delinear os limites de classes de solos e tipos de rochas. Essa banda pode exibir mais contrastes o que as bandas 1 e 2 devido ao efeito reduzido da atenuação atmosférica. O limite superior de 0,69 µm é importante porque compreende o início de uma região espectral de 0,68 a 0,75 µm em que a refletância muda abruptamente (borda vermelha ou red edge), o que pode reduzir a precisão das investigações da vegetação.

Banda 4: 0,76 – 0,90 µm (infravermelho próximo). Pelas razões discutidas anteriormente, o limite inferior dessa banda foi posicionado acima de 0,75 µm (termino da borda vermelha). Esta banda é muito sensível à quantidade de biomassa da vegetação e/ou área foliar presente. É útil para identificação de cultura e para realçar contraste entre solo/cultura e terra/água.

Fonte: Jensen, John R. 1949 – Sensoriamento Remoto do Ambiente. p. 207.

A cena 223061 teve de ser reprojetada para o datum WGS-84, devido estar com o sistema de coordenadas em datum SAD-69 e com valores de coordenadas UTM inválidos para a referida área. A cena 223061 foi georreferenciada com base na cena 224061 com datum nativo WGS-84 e valores de coordenadas UTM válidos. Foi realizado a coleta de pontos de controle e foi rodado o processo de correção geométrica para o georreferenciamento baseado no modelo polinomial de 1º grau.

Foi checado a sobreposição das cenas através do comando Swipe com excelentes resultados de encaixe nas áreas de intersecção das cenas. Com as cenas compatíveis no mesmo sistema de projeção foi executado o processo de mosaico de imagens, com parâmetros de suavização nas proximidades da linha de corte das partes sobrepostas das cenas e método de equalização das duas cenas banda por banda.

Após análise do resultado do mosaico, que por sua vez teve foi satisfatório, realizou-se o recorte de uma área de interesse de 4.000 km² (64 km x 64 km) situada na adjacência das cenas. Para otimizar a nitidez da imagem foi executado o realce através de contraste com o método linear, em seguida aplicou-se um filtro de convolução de realce de bordas (3x3 Edge Enhance).

Por fim, aplicou-se uma classificação não supervisionada, utilizando o classificador Unsupervised Classification (Isodata), com 50 classes. Para classificar as feições em níveis de cinza do layer, foram utilizadas as seguintes classes de agrupamentos: água, antropismo, vegetação densa e vegetação, obtendo-se como produto final um mapa temático de uso e cobertura de terras com 4 classes (figura 03).

Figura 03. Produto da classificação não supervisionada.

Autores:
Leonardo Sousa dos Santos

Luis Henrique Rocha Guimarães

Referências Bibliográficas
FLOREZANO, Teresa Iniciação em Sensoriamento Remoto – São Paulo: Oficina do Texto, 2007.

FITZ, Paulo, Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina do Texto, 2008.