Potencial das imagens hiperespectrais orbitais na detecção de componentes opticamente ativos no reservatório de Itupararanga

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Mapeamento de ambientes costeiros tropicais (Golfão Maranhense, Brasil) utilizando imagens de sensores remotos orbitais

Este trabalho apresenta os resultados do reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros da região do Golfão Maranhense, Brasil, utilizando uma abordagem metodológica que incluiu: (a) análise integrada com base no processamento digital de imagens, ópticas Landsat-4 TM e SPOT-2 HRV, de imagens SAR (Synthetic Aperture Radar) do RADARSAT-1, e dados de elevação da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission); (b) sistema de informações geográficas; e (c) levantamentos de campo relativos à geomorfologia, topografia e sedimentologia. Os ambientes costeiros, assim mapeados foram agrupados em quatro setores: Setor 1, com pântanos salinos, pântanos de água doce, lagos intermitentes e canal estuarino; Setor 2, abrangendo tabuleiro costeiro, planície de maré lamosa, planície fluvial, planície de maré arenosa, praias de macromaré, área construída e lagos artificiais; Setor 3, com manguezal, paleodunas e planície de maré mista; e Setor 4, constituído por dunas móveis. Além disso, foram também reconhecidos lagos perenes, deltas de maré vazante e planícies de supramaré arenosas. O processamento digital e a análise visual das imagens de sensores remotos orbitais, associados ao uso de sistemas de informações geográficas, mostraram-se eficazes no mapeamento de zonas costeiras tropicais, possibilitando a geração de produtos com boa acurácia e precisão cartográfica.

Caracterização espectral de estágios sucessionais de vegetação secundária arbórea em Altamira (PA), através de dados orbitais

Imagens TM/Landsat 5 (bandas TM1-TM5 e TM7) de Altamira, PA, de 07.02.1991 foram transformadas em reflectância de superfície usando o modelo 6S de correção atmosférica com o objetivo de caracterizar espectralmente formações florestais secundárias. Dados biofísicos (DAP, G e H) foram coletados de 16 parcelas em campo, os quais foram utilizados no cálculo da área basal total (GT) e da rugosidade do dossel (Rug) e no estabelecimento de correlações entre os valores de reflectância de superfície dessas mesmas parcelas. Os coeficientes de correlação mais elevados foram verificados nas relações com a banda TM7. Regressões lineares foram estabelecidas tendo como variável dependente os parâmetros biofísicos e como variável independente, os valores de reflectância de superfície da banda TM7, a partir das quais foram elaborados mapas temáticos representativos da distribuição espacial dos parâmetros biofísicos. A reflectância de superfície não foi sensível a valores pequenos de dados biofísicos. Apesar disso, a metodologia aqui empregada mostrou-se eficaz para estimativas remotas de dados dendrométricos.

Pré-seleção de sítios astronômicos por imagens de satélites meteorológicos

A Astronomia, como origem e, talvez, como fim de todas as Ciências, sempre esteve voltada à observação dos astros e à busca de novas técnicas e instrumentos que permitissem ampliar os limites e a qualidade destas observações. Dessa busca resultou o desenvolvimento do telescópio óptico, em 1608, por Galileu Galilei. Com o passar dos anos, esse instrumento foi sofrendo incontáveis aperfeiçoamentos, chegando aos nossos dias como um aparelho preciso e de sofisticada tecnologia. Apesar das fronteiras observacionais terem avançado para além do espectro visível, o telescópio óptico ainda é indispensável à Astronomia. O Brasil, embora não apresente condições meteorológicas ideais para observações astronômicas, possui observatórios ópticos de razoável qualidade, como o Laboratório Nacional de Astrofísica, LNA, em Minas Gerais, entre outros. Em seu extremo sul, no entanto, o País carece de bons instrumentos ópticos, destacando-se unicamente o telescópio da UFRGS instalado no Observatório do Morro Santana, em Porto Alegre. O aumento da iluminação artificial na Região Metropolitana de Porto Alegre e, conseqüentemente, da claridade do céu noturno tem praticamente inviabilizado a operação do Observatório. Assim, a escolha de novos locais para a futura instalação de telescópios ópticos no Estado é imprescindível. Acrescenta-se a isto o fato do ciclo climático desta região diferenciarse daquele das demais regiões do País, fato relevante, dado que um dos fatores determinantes na escolha de novos sítios para telescópios ópticos é a taxa de nebulosidade. Levantamentos in situ de nebulosidade são longos e custosos. Como alternativa, neste trabalho foi realizado um estudo estatístico do Estado, a partir da montagem de um banco de 472 imagens noturnas dos satélites GOES e MeteoSat. A combinação das imagens, por processo de superposição e cálculo de valores médios de contagens (brilho), à escala de pixel, forneceu informações em nível de préseleção, ou indicativo, de locais com altas taxas de noites claras. Foram cobertos os períodos de 1994-1995 e 1998-1999, com focalização nas áreas em torno de Bom Jesus, Vacaria e Caçapava do Sul. Como controle, foi também monitorada a área em torno do LNA em Minas Gerais. Ademais da demonstração metodológica, os dados orbitais indicaram que, na média destes anos, estas áreas são adequadas à instalação de observatórios astronômicos, pela conjugação dos fatores de nebulosidade e altitude.

Localização de sítios astronômicos através de imagens dos satélites NOAA

Este trabalho se ocupa do problema da localização de sítios adequados para a operação de observatórios astronômicos. O constante crescimento das cidades e a urbanização de grandes áreas vizinhas é acompanhada por um aumento proporcional da iluminação artificial, o que resulta em níveis maiores de brilho do céu noturno. Isto tem consequências extremas para a astronomia óptica, a qual exige um céu escuro, e justifica buscas de novos sítios para a instalação de futuros telescópios ópticos. Um dos critérios mais importantes para sítios astronômicos, além de céu escuro, é uma alta proporção de céu claro, sem nuvens. Buscas de sítios astronômicos são estudos conduzidos ao longo de períodos de tempo de anos. É sugerido que imagens de satélites meteorológicos podem ser úteis para a seleção preliminar destes sítios. A metodologia utilizada é fundamentada em correções geométricas de imagens de dados orbitais das naves NOAA12 e NOAA14 e na soma de imagens obtidas em datas diferentes. As imagens foram coletadas pela estação de recepção instalada no Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia da UFRGS. Somando, pixel por pixel, imagens colhidas em datas diferentes, após correções geométricas, obtém-se médias temporais de cobertura de nuvens, o que é o equivalente moderno da construção de médias a partir de uma série temporal de dados meteorológicos de estações terrestres. Nós demonstramos que esta metodologia é factível para este tipo de dado, originário de órbitas de menor altitude e melhor resolução, se comparado com imagens vindas de satélites de órbitas altas, geoestacionários, com menor resolução, imagens estas de manipulação muito mais fácil, pois o ponto de observação tende a ser estável no tempo.

Classificação de imagens de ambientes coralinos: uma abordagem empregando uma combinação de classificadores e máquina de vetor de suporte

The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column

Morfologia matemática aplicada à detecção de sombras e nuvens em imagens de alta resolução

The spatial resolution improvement of orbital sensors has broadened considerably the applicability of their images in solving urban areas problems. But as the spatial resolution improves, the shadows become even a more serious problem especially when detailed information (under the shadows) is required. Besides those shadows caused by buildings and houses, clouds projected shadows are likely to occur. In this case there is information occlusion by the cloud in association with low illumination and contrast areas caused by the cloud shadow on the ground. Thus, it's important to use efficient methods to detect shadows and clouds areas in digital images taking in count that these areas care for especial processing. This paper proposes the application of Mathematical Morphology (MM) in shadow and clouds detection. Two parts of a panchromatic QuickBird image of Cuiab-MT urban area were used. The proposed method takes advantage of the fact that shadows (low intensity - dark areas) and clouds (high intensity - bright areas) represent the bottom and top, respectively, of the image as it is thought to be a topographic surface. This characteristic allowed MM area opening and closing operations to be applied to reduce or eliminate the bottom and top of the topographic surface.

Classificador neural híbrido para imagens obtidas por sensoriamento remoto

Remote sensing is one technology of extreme importance, allowing capture of data from the Earth's surface that are used with various purposes, including, environmental monitoring, tracking usage of natural resources, geological prospecting and monitoring of disasters. One of the main applications of remote sensing is the generation of thematic maps and subsequent survey of areas from images generated by orbital or sub-orbital sensors. Pattern classification methods are used in the implementation of computational routines to automate this activity. Artificial neural networks present themselves as viable alternatives to traditional statistical classifiers, mainly for applications whose data show high dimensionality as those from hyperspectral sensors. This work main goal is to develop a classiffier based on neural networks radial basis function and Growing Neural Gas, which presents some advantages over using individual neural networks. The main idea is to use Growing Neural Gas's incremental characteristics to determine the radial basis function network's quantity and choice of centers in order to obtain a highly effective classiffier. To demonstrate the performance of the classiffier three studies case are presented along with the results.

Sistemas orbitais e aéreos aplicados à análise multi-escala da tectônica rúptil atuante na borda sudeste da Bacia do Parnaíba

The tectonics activity on the southern border of Parnaíba Basin resulted in a wide range of brittle structures that affect siliciclastic sedimentary rocks. This tectonic activity and related faults, joints, and folds are poorly known. The main aims of this study were (1) to identify lineaments using several remotesensing systems, (2) to check how the interpretation based on these systems at several scales influence the identification of lineaments, and (3) to contribute to the knowledge of brittle tectonics in the southern border of the Parnaíba Basin. The integration of orbital and aerial systems allowed a multi-scale identification, classification, and quantification of lineaments. Maps of lineaments were elaborated in the following scales: 1:200,000 (SRTM Shuttle Radar Topographic Mission), 1:50,000 (Landsat 7 ETM+ satellite), 1:10,000 (aerial photographs) and 1:5,000 (Quickbird satellite). The classification of the features with structural significance allowed the determination of four structural sets: NW, NS, NE, and EW. They were usually identified in all remote-sensing systems. The NE-trending set was not easily identified in aerial photographs but was better visualized on images of medium-resolution systems (SRTM and Landsat 7 ETM+). The same behavior characterizes the NW-trending. The NS-and EW-trending sets were better identified on images from high-resolution systems (aerial photographs and Quickbird). The structural meaning of the lineaments was established after field work. The NEtrending set is associated with normal and strike-slip faults, including deformation bands. These are the oldest structures identified in the region and are related to the reactivation of Precambrian basement structures from the Transbrazilian Lineament. The NW-trending set represents strike-slip and subordinated normal faults. The high dispersion of this set suggests a more recent origin than the previous structures. The NW-trending set may be related to the Picos-Santa Inês Lineament. The NS-and EW-trending sets correspond to large joints (100 m 5 km long). The truncation relationships between these joint sets indicate that the EW-is older than the NS-trending set. The methodology developed by the present work is an excellent tool for the understanding of the regional and local tectonic structures in the Parnaíba basin. It helps the choice of the best remote-sensing system to identify brittle features in a poorly known sedimentary basin

Batimetria fluvial estimada com dados orbitais: Estudo de caso no alto curso do rio Paraguai com o sensor ASTER

The Paraguay River is the main tributary of the Paraná River and has an extension of 1.693 km in Brazilian territory. The navigability conditions are very important for the regional economy because most of the central-west Brazilian agricultural and mineral production is transported by the Paraguay waterway. Increased sedimentation along the channel requires continuous dredging to waterway maintenance. Systematic bathymetric surveys are periodically carried out in order to check depth condition along the channel using echo-sounding devices. In this paper, digital image processing and geostatistical analysis methods were used to analyze the applicability of the ASTER sensor to estimate channel depths in a segment of the upper Paraguay River. The results were compared with field data in order to choose the band with better adjustment and to evaluate the standard deviation. Comparing the VNIR bands, the best fit was presented by the red wavelength (band 2; 0,63 - 0,69 μm), showing a good representation of the channel depths shallow than 1,7 m. Applying geostatistical methods, the model accuracy was enhanced from 43 cm to 36 cm and undesired components were slacked. It was concluded that the digital number of band 2, converted to bathymetry information allows a good estimation of river depths and channel morphology.

Extração de segmentos de rodovias em imagens de resoluções variadas usando o princípio de bordas paralelas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Uma análise da infestação por plantas aquáticas utilizando imagens multiescala e redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Potencialidades de uso de imagens IKONOS/GEO para aplicações em áreas urbanas

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Estudo de ilhas de calor no município de Piratininga/SP, por meio de dados orbitais do landsat 5 sensor tm

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA