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Modelagem hidrológica auxiliada por geoprocessamento com ArcGIS e HEC-GeoHMS
Dia 1:
Classificação dos usos da terra com ArcGIS
Vinícius B. P. Chagas e Camyla I. dos Santos
19 de outubro de 2017
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Tópicos abordados
1 - Fundamentos dos usos de imagens de satélite
2 - Prática: Manipulação e interpretação de imagens
3 - Classificação de imagens em usos da terra
4 - Prática: Classificação
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Australia
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Irã
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Rio Mississippi
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Rio Ohio
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Ibitinga, rio Tietê
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Algeria, deserto do Saara. “Land of terror”
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Mar de Bering
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Las Vegas
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Dubai
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Softwares para classificar imagens
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Parte 1: Fundamentos
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Sensoriamento remoto
• O que é Sensoriamento Remoto?
Sensoriamento Remoto é a ciência e a arte de obter informação acerca de um objeto, área ou fenômeno, através da análise de dados adquiridos por um dispositivo que não está em contato com o objeto, área ou fenômeno sob investigação.
Fundamentos
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Sensoriamento remoto
• Os satélites podem ter sensores passivos ou ativos.
Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
Discretização da reflectância dos
alvos
Discretização da reflectância dos
alvos
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Sensoriamento remoto Fundamentos
• A reflectância é representada em níveis de cinza (NC)
Maior reflectância
↓ Maior NC
↓ Branco
Menor reflectância
↓ Menor NC
↓ Preto
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Sensoriamento remoto Fundamentos
• A reflectância é representada em níveis de cinza (NC)
Maior reflectância
↓ Maior NC
↓ Branco
Menor reflectância
↓ Menor NC
↓ Preto
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O espectro eletromagnético Fundamentos
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O espectro eletromagnético
• Alguns comprimentos de onda da radiação eletromagnética são absorvidas ou espalhadas pela atmosfera.
Fundamentos
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• Cada alvo tem um nível de reflectância em cada comprimento de onda.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Cada alvo tem um nível de reflectância em cada comprimento de onda.
• A energia refletida pelos alvos podem ser representadas por curvas, denominadas:
Curva espectral de alvos
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Cada objeto tem uma assinatura e curva espectral.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Curvas espectrais da água, vegetação, e solo exposto.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Curvas espectrais da vegetação com diferentes conteúdos de umidade (WC, g/m²)
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• A reflectância de cada faixa espectral é medida isoladamente.
• Estas faixas são chamadas de bandas.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Cada banda gera uma imagem em níveis de cinza.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Porém, o comportamento espectral dos alvos é alterado por fatores externos, como:
– Localização do alvo em relação ao sensor;
– Declividade do terreno;
– Iluminação;
– Atmosfera: aerossóis, umidade, nuvens.
Curva espectral de alvos Fundamentos
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• Existem dezenas de sistemas orbitais com dados disponíveis.
• A resolução espacial varia de centímetros a quilômetros.
• A quantidade de bandas varia de poucas unidades a dezenas.
Sistemas orbitais
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• Mais conhecido e mais utilizado para uso da terra: Landsat.
• É operado pela USGS (Serviço Geológico dos EUA).
• É disponibilizado gratuitamente,
• E...
Sistemas orbitais
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• Possui imagens desde 1972!
Landsat Sistemas orbitais
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• Os sensores remotos orbitais possuem quatro características:
• Resolução espacial
• Resolução temporal
• Resolução espectral
• Resolução radiométrica
Landsat Sistemas orbitais
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• Resolução espacial:
– Pixel de 30x30 metros.
– Cenas de ~170km por ~180km.
Landsat Sistemas orbitais
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• Resolução temporal:
– As cenas tem uma nova imagem a cada 16 dias.
– As fotos são sempre tiradas as 10h da manhã.
– O Landsat 7 e o 8 revezam a cada 8 dias.
Landsat Sistemas orbitais
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• Resolução radiométrica: é a capacidade do sensor em discriminar a intensidade de energia refletiva pelo objeto.
• Landsat 7: 8 bits
• Landsat 8: 16 bits
Landsat Sistemas orbitais
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• Resolução radiométrica: é a capacidade do sensor em discriminar a intensidade de energia refletiva pelo objeto.
• Landsat 7: 8 bits = 28 níveis de cinza = 256 valores.
• Landsat 8: 16 bits = 216 níveis de cinza = 65536 valores.
Landsat Sistemas orbitais
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• Nota: nem sempre é desejada uma maior resolução espacial e temporal!
Landsat Sistemas orbitais
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• Resolução espectral: quantidade e faixa das bandas.
Landsat Sistemas orbitais
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• Podemos atribuir a cada banda uma cor.
• A composição mais comum é RGB: red, green, blue.
Composição de bandas
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• Podemos atribuir a cada banda uma cor.
• A composição mais comum é RGB: red, green, blue.
Composição de bandas
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Composição RGB
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Composição RGB
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Parte 2 Prática: Aquisição, manipulação e
interpretação de imagens
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Parte 3 Classificação dos usos da terra
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• Classificação de imagens:
É a associação de seus pixels a um número finito de classes.
• Etapas:
1 - Determinação de um conjunto de critérios estatísticos.
2 - Atribuição dos pixels à classe que melhor satisfaz aos critérios.
Classificação de imagens
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• A classificação pode ser:
Classificação de imagens
Pixel a pixel ou
Por regiões
Supervisionada ou
Não-supervisionada
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• Exemplo com duas bandas do Landsat 7:
Classificação de imagens
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• Imagem com água e vegetação classificadas:
Classificação de imagens
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• Plot das duas bandas com os pixels classificados:
Classificação de imagens
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• Porém, se ainda não classificamos a imagem...
... como podemos definir os agrupamentos?
Classificação de imagens
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• Porém, se ainda não classificamos a imagem...
... como podemos definir os agrupamentos?
Classificação de imagens
• Fazendo a amostragem de áreas que já sabemos sua classe.
• São chamadas de:
Áreas de treinamento
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• Existem várias técnicas de classificação.
Classificação de imagens
• O ArcGIS usa a Máxima-Verossimilhança:
Assume distribuição normal das áreas de treinamento.
Calcula a probabilidade de um pixel pertencer à classe.
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• Mas existem dificuldades nesta classificação:
• Alguns alvos não são espectralmente distintos pelas bandas existentes no sensor.
• Ruídos são frequentes nas imagens.
• Os pixels são uma mistura de alvos.
• A atmosfera absorve alguns comprimentos de onda.
• A topografia interfere na reflectância.
Classificação de imagens
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• Mas existem dificuldades nesta classificação:
• Alguns alvos não são espectralmente distintos pelas bandas existentes no sensor.
• Ruídos são frequentes nas imagens.
• Os pixels são uma mistura de alvos.
• A atmosfera absorve alguns comprimentos de onda.
• A topografia interfere na reflectância.
Classificação de imagens
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• Passos para a classificação:
1) Definir quais classes usar;
2) Fazer a amostragem das áreas de treinamento;
3) Verificar os histogramas e scatterplots das áreas de treinamento;
4) Caso satisfeito com as classes definidas: classificar usando o método da Máxima-Verossimilhança.
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Parte 4: Classificação da imagem
Etapas:
1) Definir quais classes usar;
2) Fazer a amostragem das áreas de treinamento;
3) Verificar os histogramas e scatterplots das áreas de treinamento;
4) Caso satisfeito com as classes definidas: classificar com o método da Máxima-Verossimilhança.