Análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS-1

Neste trabalho serão descritos métodos e técnicas na análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS I, utilizando o sensor CCD na região de Porto Alegre, com a utilização das transformações afim e equações projetivas e com o uso de pontos de apoio coletados com receptor GPS. Os resultados experimentais obtidos com as transformações afim e equações projetivas são animadores, recomendando-se então continuar os estudos para as imagens do CBERS-I que pode ser um atalho importante para atualizar a cartografia regional brasileira, pois neste caso do sensor CCD se vislumbra a possibilidade de se gerarem cartas imagens nas escalas de 1:100.000 e 1:50.000.

Bundle Block Adjustment of CBERS-2B HRC Imagery Combining Control Points and Lines

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

Orientação de imagens CBERS-2B usando o modelo rigoroso de colinearidade com dados orbitais

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

Exterior orientation of CBERS-2B imagery using multi-feature control and orbital data

The major contribution of this paper relates to the practical advantages of combining Ground Control Points (GCPs), Ground Control Lines (GCLs) and orbital data to estimate the exterior orientation parameters of images collected by CBERS-2B (China-Brazil Earth Resources Satellite) HRC (High-resolution Camera) and CCD (High-resolution CCD Camera) sensors. Although the CBERS-2B is no longer operational, its images are still being used in Brazil, and the next generations of the CBERS satellite will have sensors with similar technical features, which motivates the study presented in this paper. The mathematical models that relate the object and image spaces are based on collinearity (for points) and coplanarity (for lines) conditions. These models were created in an in-house developed software package called TMS (Triangulation with Multiple Sensors) with multi-feature control (GCPs and GCLs). Experiments on a block of four CBERS-2B HRC images and on one CBERS-2B CCD image were performed using both models. It was observed that the combination of GCPs and GCLs provided better bundle block adjustment results than conventional bundle adjustment using only GCPs. The results also demonstrate the advantages of using primarily orbital data when the number of control entities is reduced. © 2013 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS).

Identificação de padrões de vegetação ciliar em imagens CBERS e respectivo estado de conservação.

A importância que a vegetação de margem de rios representa para o meio ambiente exercendo funções tais como proteção de mananciais e do solo e manutenção do equilíbrio ecológico do ecossistema, faz com que seja fundamental a sua conservação. Este trabalho tem por objetivo identificar padrões de vegetação ciliar em imagens CBERS do Mato Grosso do Sul e seu respectivo estado de conservação. Foram utilizadas imagens do sensor CCD do satélite CBERS-2B do ano de 2007 e informações de campo, coletadas em 368 pontos de imagem referentes a 14 desses 368 pontos que representam áreas de vegetação ciliar ocupadas por campos úmidos, vegetação arbustiva e vegetação arbórea, além de áreas impactadas por cultivo de arroz, desmatamentos, implantação de pasto exótico, erosão e assoreamento de cursos d'água. De maneira geral, a vegetação ciliar do Estado encontra-se impactada ou ausente na maior parte das áreas observadas.

Classificação de pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro, MS, utilizando fusão de imagens CBERS.

A degradação das pastagens pode ser definida como um processo evolutivo de perda de vigor, produtividade e capacidade de recuperação natural, e é atualmente um dos maiores problemas para a pecuária brasileira. Estudos recentes com imagens de satélites de sensoriamento remoto apresentam resultados promissores para identificar e mapear diferentes níveis de degradação em pastagens. Estas imagens também permitem monitor ao longo dos anos o processo de degradação em escala local ou regional. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar o uso de imagens fusionadas dos sensores HRC e CCD do satélite CBERS-2B, para identificar e caracterizar áreas com pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro no Estado de Mato Grosso do Sul. As imagens foram processadas utilizando o aplicativo SPRING. A classificação foi baseada na segmentação, no MAXVER e na Bhattacharya gerando um mapa temático das áreas de pastagens degradadas na escala de 1:50.000.

Geoestística e sensoriamento remoto na classificação de imagens em áreas cultivadas com citros

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso e ocupação do solo e monitoramento dos recursos hídricos na microbacia do Córrego do Ipê, Ilha Solteira, SP

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geostatistics and remote sensing methods in the classification of images of areas cultivated with citrus

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação do uso de técnicas digitais para caracterização de área degradada por empréstimo de solo: máxima verossimilhança x modelo linear de mistura espectral

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso e cobertura das terras do Município de Araras.

O objetivo deste estudo foi mapear o uso e cobertura das terras do Município de Araras na escala 1:50.000 com base em imagem do satélite CBERS do ano de 2007; Geomorfologia; Uso e cobertura das terras;

Análise quantitativa de pontos de controle para correção geométrica de imagens orbitais

Neste trabalho será feita uma análise da quantidade de pontos de controle para correção geométrica de imagens, mais especificamente, do satélite CBERS-I, utilizando o sensor CCD, através de análises estatísticas para o cálculo da quantidade de pontos e estudo quantitativo através da análise de variância da média dos resíduos obtidos de amostras de tamanhos variados. Os pontos de controle foram coletados com receptor GPS e foi utilizado um modelo polinomial de segunda ordem para a correção geométrica da imagem. Os resultados experimentais obtidos na análise da média para o cálculo da quantidade de pontos mostram que o erro residual tende a se estabilizar para a quantidade de pontos definidos pela estatística. Apresenta-se ao final, considerações iniciais sobre a aplicação desta proposta para diversos outros sensores, permitindo um maior aproveitamento destes na atualização cartográfica e na geração de cartas imagens.

Temporal analysis of the reduction in gas emission in areas of mechanically-harvested sugarcane using satellite imagery

The primary objective of this study was to estimate the amount of gas not emitted into the air in areas cultivated with sugarcane (Saccharum officinarum) that were mechanically harvested. Satellite images CBERS-2/CCD, from 08-13-2004, 08-14-2005, 08-15-2006 and 08-16-2007, of northwestern São Paulo State were processed using the Geographic Information System (GIS)-IDRISI 15.0. Areas of interest (the mechanically-harvested sugarcane fields) were identified and quantified based on the spectral response of the bands studied. Based on these data, the amount of gas that was not emitted was evaluated, according to the estimate equation proposed by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). The results of 396.65 km(2) (5.91% for 2004); 447.56 km(2) (6.67% for 2005); 511.54 km(2) (7.62% in 2006); and 474.60 km(2) (7.07% for 2007), calculated from a total area of 6,710.89 km(2) with sugarcane, showed a significant increase of mechanical harvesting in the study area and a reduction of gas emissions of more than 300,000 t yr(-1).

Projections Onto Convex Sets through Particle Swarm Optimization and its application for remote sensing image restoration

Image restoration attempts to enhance images corrupted by noise and blurring effects. Iterative approaches can better control the restoration algorithm in order to find a compromise of restoring high details in smoothed regions without increasing the noise. Techniques based on Projections Onto Convex Sets (POCS) have been extensively used in the context of image restoration by projecting the solution onto hyperspaces until some convergence criteria be reached. It is expected that an enhanced image can be obtained at the final of an unknown number of projections. The number of convex sets and its combinations allow designing several image restoration algorithms based on POCS. Here, we address two convex sets: Row-Action Projections (RAP) and Limited Amplitude (LA). Although RAP and LA have already been used in image restoration domain, the former has a relaxation parameter (A) that strongly depends on the characteristics of the image that will be restored, i.e., wrong values of A can lead to poorly restoration results. In this paper, we proposed a hybrid Particle Swarm Optimization (PS0)-POCS image restoration algorithm, in which the A value is obtained by PSO to be further used to restore images by POCS approach. Results showed that the proposed PSO-based restoration algorithm outperformed the widely used Wiener and Richardson-Lucy image restoration algorithms. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.