Os produtos de sensoriamento remoto mais conhecidos e comumente utilizados, tais como as fotografias aéreas e imagens de satélite, são os ópticos (operam na faixa óptica do espectro eletromagnético). Algumas desvantagens associadas ao uso destes sensores são a necessidade de uma fonte externa de iluminação (sensor passivo) e a grande dependência das condições climáticas.
Os sensores que operam na faixa de microondas possuem a grande vantagem de poderem adquirir dados independentemente da iluminação solar e de serem pouco influenciados pelas condições atmosféricas, uma vez que a transmitância atmosférica é praticamente total para a faixa de microondas. Esta característica é particularmente interessante para regiões tropicais, onde sensores ópticos sofrem grande restrição devido à alta probabilidade de ocorrência de nuvens(Freitas, C. C, 2005).
Outra vantagem é que, em função do comprimento de onda de algumas bandas do Radar, como a Banda P, as microondas penetram mais na vegetação, possibilitando ter imagens da vegetação abaixo da copa das árvores, além de eventualmente poderem adentrar no solo.
Devido a esta limitação dos dados ópticos, e as diferentes respostas do Radar, surgiu a necessidade de testar a viabilidade de utilizar essa faixa do espectro para mapear outras características e áreas com dificuldades relativas às condições climáticas, como o mapeamento de lagoas de altitude na FLONA de Carajás – PA ou o mapeamento da vegetação em Paragominas – PA, para otimizar trabalhos de campo e de inventário florestal.
Figura 1 – Esquema de uma onda eletromagnética: campo elétrico (E), campo magnético (M), sentido de propagação (C), amplitude (A) e comprimento de onda, e (λ ). Ao lado está a divisão das faixas do espectro eletromagnético.
Missão do Programa
Buscar e desenvolver soluções tecnológicas baseadas em Sensoriamento Remoto, com ênfase em sensores RADAR, para o Meio Ambiente, visando otimizar qualidade, tempo e custo dos processos necessários às operações da Vale na área ambiental.
Conhecer o estado da arte das aplicações de Sensoriamento Remoto – Radar e recursos de classificação de imagens voltados para o meio ambiente, visando orientar na busca das melhores práticas, que possam ser aplicadas na Empresa.
Motivação do Programa
Dificuldade de aquisição de imagens óticas de sensores passivos principalmente para a Região Amazônica, uma vez que dependem de luminosidade solar e condições climáticas e atmosféricas favoráveis (ausência de nuvens, brumas ou fumaça);
Facilidade no imageamento por sensores ativos RADAR;
Outras vantagens: maior realce da topografia, sensibilidade à rugosidade da superfície e sensibilidade a propriedades dos alvos, em particular a umidade; e
Possibilidade de integração (fusão) digital de imagens Radar com imagens óticas, posto que ambos os dados são de natureza distinta e complementares.
Benefícios/Vantagens
Gerar processos metodológicos e classificadores automatizados, para vegetação e lagoas de altitude, baseados em produtos de Sensoriamento Remoto quando comparados às práticas tradicionais.
Minimizar mobilização de equipes de identificação de campo.
Minimizar duração dos processos de inventário e interferência(impacto) nas regiões investigadas.
Permitam oferecer aos órgãos licenciadores informações com a acurácia compatível aos requisitos dos processos de licenciamento.
Permitam a avaliação de ecossistemas comparáveis em outras macro-regiões do país.
Metodologia dos Projetos
1.Estabelecer Área Piloto (critério será maior volume de dados geográficos e verdades de campo para cruzamento e comparação)
2.Caracterizar os Alvos (levantamento de verdades de campo, antigas e novas)
3.Obter/Organizar Dados (Dados geográficos, sensores remotos, verdades de campo)
4.Formatar/Espacializar Dados em base SIG (uso do padrão CVRD de Dados Geográficos e SIG)
5.Construir parâmetros de Classificação (uso e montagem de técnicas e modelos classificadores – PDI e Classificação Supervisionada)
6.Aplicar Classificadores
7.Avaliar Resultados
8.Validar Modelos Classificadores
9.Avaliar Resultados Definitivos
Produto Final
Projeto Estado da Arte Sensoriamento Ambiental
Identificados 34 grandes centros de referência de pesquisa e desenvolvimento de sensoriamento remoto para área florestais no Mundo e a Seleção de 173 papers sobre teoria, metodologia e exemplos de aplicação de sensoriamento remoto para áreas florestais.
• Classificadores Automáticos e Semi-Automáticos para Lagoas de Altitude e Tipologia Vegetal
• Classificação atual das Lagoas de Altitude – Carajás e Tipologia Vegetal – Paragominas
• Manual de Uso dos Classificadores e Capacitação Interna da Diretoria de Gestão Ambiental e Territorial – DIAT
Imagem de Radar RADARSAT 1 – Modulo Fine (8m) – Espelho d’água mapeado
Lagoa seca 1 – áreas amareladas – Lagoa seca 2 – áreas azuladas
Mapeamento de Lagoas comparando imagens óticas e de radar
Radar Aerotransportado bandas X/P Mapeamento da Vegetação Paragominas – PA
A partir do vôo realizado em 2005, aliado ao trabalho de campo e ao apoio de imagens Ikonos, foi realizada a classificação supervisionada das imagens de Radar, extraindo a Tipologia Vegetal.
A porcentagem de acerto/acurácia para toda a classificação é de 91%. Coeficiente Kappa: 0.9026
Mapeamento da Tipologia Vegetal em Paragominas e Quadro com as áreas por classe
Considerações Finais
Ficou claro a grande potencialidade da utilização de dados de Sensoriamento Remoto, ativos e passivos, das técnicas de Processamento Digital de Imagens e Classificação Supervisionada para a obtenção de informações e otimização do planejamento, manejo e interação da CVRD nas suas áreas de interesse.
Há muito a desenvolver acerca destas tecnologias e do aproveitamento do potencial de informação contido nessas imagens, por isso a CVRD investe continuamente na aquisição e desenvolvimento destas tecnologias e aplicações.
Aline Siriani Bastos
Geógrafa, Mestranda em Geomática – Sensoriamento Remoto
Analista de Geoinformação
CVRD – Cia. Vale do Rio Doce
aline.bastos@cvrd.com.br