Por Fernando E. Kutchenski Júnior e Raquel Barreto

Introdução

O sensoriamento remoto tem por finalidade identificar e caracterizar os materiais da superfície terrestre e os processos que nela ocorrem a partir da radiação eletromagnética procedente da mesma, entendendo por tal, tanto a radiação emitida pela própria superfície terrestre como aquela emitida pelo sol e refletida pela terra, prevalecendo uma sobre a outra em função do intervalo espectral considerado (Gilabert et al, 1997) .

O sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) é um instrumento imageador multiespectral a bordo do satélite TERRA-1, o primeiro de uma série de satélites com múltiplos sensores dentro do projeto da NASA’s Earth Observing System (EOS). As imagens ASTER contam com a melhor configuração existente entre os sistemas sensores orbitais atualmente disponíveis. Desde o seu lançamento, o ASTER tem a sua potencialidade já bem documentada em diversos trabalhos acerca do monitoramento e
exploração dos recursos naturais terrestres.

Lançado em dezembro de 1999 e com período de operação planejado de 06 anos (até 2005), possui órbita circular (a mesma que o LANDSAT-7, apenas 30 minutos atrás), quase polar, sol síncrona e a uma altitude de 705 km (Lucca, 2006). O ASTER foi desenvolvido para obter mapas detalhados da temperatura, emissividade, reflectância e elevação da superfície terrestre. É composto por três subsistemas distintos, com 14 bandas (entre os comprimentos de onda de 0.56 a 11.3 μm), que variam do visível ao infravermelho termal (distante): Visible and Near-Infrared (VNIR – 3 Bandas), Shortwave Infrared (SWIR – 6 bandas) e Thermal Infrared (TIR – 5 bandas).

Cada subsistema possui seu próprio telescópio e, no caso do VNIR, há ainda outro com visada oblíqua (27,6º) para obtenção de pares estereoscópicos na mesma órbita. A resolução espacial, a nadir, varia com o comprimento de onda: 15 metros nos espectros do visível e infravermelho próximo (VNIR), 30m no infravermelho médio (SWIR) e 90m no infravermelho termal (TIR).

Apresenta ainda uma Varredura de 60 km e com Resolução Temporal de 16 dias. A Resolução Radiométrica de 8-bit nas regiões VNIR e SWIR (256 níveis de cinza), e de 12-bit no TIR (4.096 níveis de cinza), e o Modelo Digital de Elevação (MDE) para os 3 subsistemas.

A figura 1 demonstra os comprimentos de onda de cada banda:
Se comparado ao sensor ETM (LANDSAT 7), o sensor ASTER possui cobertura espectral nas principais áreas de cobertas pelo sensor ETM e apresenta ainda maior cobertura na região termal, como pode-se perceber na figura 2:

Aster Fig1 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Figura 1 – comprimento de onda das bandas do sensor ASTER

Aster Fig2 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Figura 2 – Comparação entre as bandas do sensor ASTER e do sensor ETM

- Objetivos

O objetivo deste trabalho foi verificar o potencial das imagens ASTER para a identificação de alvos específicos por meio de coeficientes.

Os objetivos específicos são:
1) Identificação na imagem de áreas com a presença ou não de vegetacao;
2) Identificação na imagem de áreas com a presença de oxido de ferro.

– Localização da Área de Estudo

A província de Jujuy se situa no extremo noroeste da República Argentina, na denominada Região NOA (Noroeste Argentino), e limita com a Bolívia e o Chile pelo norte e á oeste respectivamente, e ao sul e ao leste com a província de Salta, Argentina. Tem uma extensão territorial de 53.219 Km2, cerca de 1,9 % do território argentino).

O território jujenho apresenta um relevo com grandes variações altimétricas e orograficamente, se distinguem: La Puna, La Cordilheira Oriental, Lãs Sierras Subandinas e la Llanura Chaqueña. Se distinguem quatro regiões ambientais com distintas modalidades de assentamentos humanos e culturais, são elas: Valles, Ramal, Quebrada e Puna.

A geologia da área apresenta filitos e xistos da formação Puncoviscana da idade précambica – cambrica. No Cambrico, as unidades sedimentares estão representadas por um grupo Mesón que começa com conglomerados, e arenito, quartzitos e limonitas. Os depósitos quaternários que se distribuem na área de estudo são de origem fluvial, eólico e glaciário. Os depósitos salinos estão constituídos por evaporitas, limos lacustres salinos, em menor proporção areias.

Processamento das imagens

- Processamentos realizados nas imagens

Para a análise aqui apresentada foram utilizadas 3 imagens do sensor ASTER, localizadas na província de Jujuy – Argentina. As três imagens correspondem à região conhecida como “Quebrada de Humahuaca”.

As imagens que inicialmente tinham o formato .hdf, foram convertidas no formato .img com o software ENVI, versão 4.4. As bandas de cada imagem foram empilhadas de acordo com seu subsistema, gerando 3 arquivos para cada imagem: VNIR (bandas 1, 2 e 3N), SWIR (bandas 4, 5, 6, 7, 8 e 9) e TIR (bandas 10, 11, 12, 13 e 14).

   Calibração das imagens em Número Digital para Radiância

Com o software HDF Browser foram abertos os arquivos auxiliares de cada imagem, e anotados os valores de ganho para cada banda.

Depois de abertas as bandas em número Digital no ENVI, com a ferramenta de matemática de bandas, os valores de ganho anotados para cada imagem foram processados para cada banda tendo por base a seguinte fórmula, onde n corresponde à banda processada.

Float (Bn – 1) * Coeficiente de correção

Uma vez lançada a formula, foi especificada qual a banda correspondente à variável n. O procedimento foi repetido para cada bando, alterando a variável n e o valor do coeficiente de correção. Foram gerados, então, os arquivos de radiância para cada banda nas 3 imagens.

   Transformação das imagens em Número Digital para Reflectância

Com as imagens em Número Digital abertas no ENVI, em cada uma foi escolhida uma área plana e sem sombras, que foi salva em ROI, para o inicio da transformação da imagem para reflectância.

Com a ferramenta Flat Field foi aberto o arquivo ROI salvo e salva a imagem de reflectância. No cabeçalho da imagem foram agregados, ainda, os centróides da longitude de onda das imagens, com as unidades em micrômetro.

Valores dos coeficientes de correção:

B1 – 0.556
B2 – 0.661
B3N – 0.807
B4 – 1.656
B5 – 2.167
B6 – 2.208
B7 – 2.266
B8 – 2.336
B9 – 2.400

Após a conversão das imagens para reflectância, foi feito um mosaico com as 3 cenas utilizadas

   Construção do Mosaico

Com as 3 imagens da área de interesse abertas no ENVI foi realizado o mosaico das imagens.

   Aplicação dos coeficientes de bandas

Com o mosaico de radiância aberto no ENVI, através da ferramenta de matemática de bandas, foram inseridas as fórmulas relativas a cada coeficiente de banda que se buscou ressaltar. Dentre vários coeficientes que podem ser utilizados, neste trabalho foram dois:
1) NDVI: b3/b2 e 2) Óxidos de Ferro: b2/b1

Resultados e Discussão

Para o mosaico das imagens, não houveram distorções, coincidindo bem os limites de cada um delas. As imagens se diferenciam muito, pois a região não é homogênea, apresentando vários aspectos, como por exemplo, região com e sem vegetação, ou vegetação rala, salinas, entre outros.

Aster Fig3.gif Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Figura 3 – Mosaico das 3 imagens nas Bandas 3,2,1

Os coeficientes de bandas são importantes ferramentas para o realce de algum evento ou ocorrência na superfície estudada.

O coeficiente NDV realçou a vegetação da região de estudo, com o realce da região do infravermelho. Como se pode observar na imagem, as regiões com a presença de vegetação apresentam-se com a cor clara. As áreas escuras não apresentam vegetação, ou a vegetação é muito rala e muito dispersa.

Aster Foto1 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro

Foto 1 – A – Área com vegetação com a presença dos vales (aporte fluvial) e ao fundo o inicio da zona de transição, com a ausência de vegetação.B Áreas sem vegetação ou vegetação rala, somente com indivíduos arbóreos nas localidades habitadas

Aster Fig4 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Figura 4 – Mosaico das 3 imagens após a aplicação do NDVI.
Vegetação apresenta-se com aparência clara da imagem

Conforme visto na imagem, a região apresenta uma transição com a presença de vegetação e sem vegetação. Na área mais clara da imagem, a vegetação tem presença marcante, confirmado pelas fotografias do local (Foto A).

Nas regiões mais escuras da imagem, a vegetação mostra-se ausente, rala, ou dispersa, confirmada pela fotografia do local (Foto B).

O coeficiente OxFe (Óxido de Ferro) realça áreas com a ocorrência de oxido de ferro. Nas imagens aqui processadas, observou-se a ocorrência em regiões onde a vegetação apresentou-se ausente ou rala. O coeficiente utilizado nas Bandas do VNIR permite a identificação do Óxido de Ferro, pois os padrões espectrais apresentam um alto valor na banda 3 e um pico de absorção na banda 2. Como a região é arida, a resposta da vegetação é nula. Desse modo, a resposta é devido a presença de óxido de ferro.

Aster Foto2 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Foto 2 – Área com presença de óxido de Ferro. Tonalidade vermelha

Aster Fig5 Uso de Dados Aster para a Identificação da Vegetação e de Óxido de Ferro
Figura 5 – Áreas com a ocorrência de óxido de Ferro (Áreas mais claras)

Os coeficientes de bandas são bastante utilizados na detecção de alterações e na discriminação de distintas áreas, litologias, que se podem constatar ao realizar as diferenças entre os máximos e os mínimos de reflectância. No numerador coloca-se a banda na qual existe o máximo de reflectância e no denominador a banda correspondente a absorção.

Conclusão

Os dados ASTER permitiram distinguir na mesma região áreas com e sem vegetação. A região de estudo favoreceu muito a identificação dos alvos, pois é facilmente observado em campo estas diferenças. Mas para um estudo mais detalhado e mais amplo, as imagens foram imprescindíveis para este levantamento.

Para destacar a presença da vegetação, a utilização do NDVI foi uma ferramenta muito útil, pois permitiu confirmar o que foi levantado em campo.Há áreas com vegetação abundante, áreas de transição, onde a vegetação torna-se mais rala ou dispersa, e também há áreas de irrigação ao longo dos vales.

Na distinção do óxido de ferro, as imagens se mostraram como poderosas ferramentas, assim como o coeficiente de banda utilizado. A ausência de vegetação nestas áreas favoreceu a identificação. Nas imagens, após a utilização do coeficiente, ficou muito evidente a presença do alvo.

A combinação das imagens e dos coeficientes de bandas podem ser mais utilizados ainda para a identificação de outras feições ou alvos de diferentes formações, mas cabe ao analista a escolha do mais adequado. Para se obter melhores resultados, deve-se realizar a correção da reflectância, pois a partir dela, as analises são mais confiáveis.

Os dados ASTER tem grande potencialidade nos estudos naturais, e o ENVI permite extrair muito mais informações com detalhes que acrescentam muito ao estudo definido. Cabe ressaltar a importância de materiais confiáveis, no nosso caso, as imagens ASTER, e uma metodologia eficaz para assegurar um estudo de qualidade.

Fernando E. Kutchenski Júnior
Departamento Nacional de Produção Mineral (DNPM)
Diretoria de Fiscalização
fernando.kutchenski@dnpm.gov.br

Raquel Barreto
Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA)
Diretoria de Proteção Ambiental – DIPRO
Centro de Sensoriamento Remoto – CSR
raquel.barreto@ibama.gov.br

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