master dissertation forest pedro_gomes
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UNIVERSIDADE DE TRS-OS-MONTES E ALTO DOURO
Mestrado em Engenharia dos Recursos Florestais
Sistemas de Informao Geogrfica e Deteco
Remota na localizao e quantificao da
biomassa de resduos florestais em povoamentos
de Pinus pinasterAit
Pedro Miguel Morais Gomes
Vila Real, Junho de 2009
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O ORIENTADOR
_________________________
(Prof: Doutor Domingos Manuel Mendes Lopes)
O CO-ORIENTADOR
_________________________
(Prof: Doutor Jos Manuel Martinho Loureno)
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Dissertao apresentada na Universidade de Trs-os-Montes e Alto Douro para a
obteno do grau de Mestre em Engenharia dos Recursos Florestais
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AGRADECIMENTOS
O meu primeiro agradecimento vai para a minha me, a quem dedico este trabalho,
pelo exemplo, pelo carinho, pela fora incondicionalpor ser ME.
Agradeo tambm ao meu pai e irmo, pelo apoio e pacincia durante todo o perodo
em que decorreu este trabalho.
Um beijo grande aos avs Branca, Domingos e Candidinha de quem gosto muito.
Ao Prof. Doutor Domingos Lopes, meu orientador cientfico, que me props o tema
desta tese e me acompanhou em todas as fases do trabalho, pelo incentivo
permanente e pela sua pacincia e amizade.
Ao Prof. Doutor Martinho, meu co-orientador cientfico, pela sua disponibilidade e
amabilidade, pelos correces e recomendaes oportunas que contriburam para o
aprimoramento deste trabalho.
Um agradecimento especial ao Eng. Mrio Duro e ao Armando Carvalho, pela sua
compreenso, ao facilitar a conciliao da minha actividade profissional com os
estudos.
A todas as pessoas que me apoiaram directa ou indirectamente durante todo este
perodo, o meu obrigado.
Ao projecto PTDC/AGR-CFL/69733/2006 por financiar parte das etapas do estudo.
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RESUMO
consensual que o aumento do nmero de incndios, e da rea ardida no nosso pas,
est relacionado com a crescente acumulao de biomassa na floresta. Este flagelo
tem merecido a ateno dos governos e da sociedade pelo seu impacto negativo, quera nvel econmico quer ambiental. Actualmente, a acumulao de biomassa florestal
vista como uma oportunidade. Esta viso surge quando se percebe que a biomassa
pode ser utilizada para produo de energia, atravs de centrais de queima de
biomassa.
A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se
destina, est fundamentalmente dependente do conhecimento da realidade actual em
termos da sua disponibilidade e localizao. As avaliaes convencionais, com
recurso a inventrios, tornaram-se pouco prticas e de custo demasiado elevado.
Neste contexto, o desenvolvimento tecnolgico das ltimas dcadas fez com que
outras tecnologias, como a Deteco Remota (DR) e/ou os Sistemas de Informao
Geogrfica (SIG), surgissem como disciplinas com potencialidades de aplicao
acrescidas.
Pelos motivos acima expostos, este trabalho pretende contribuir para melhorar o
aproveitamento da tecnologia SIG e DR na estimativa de biomassa, em povoamentos
florestais de uma das principais espcies florestais em Portugal, a Pinus pinaster. Asua implementao pressups o desenvolvimento de trabalho em duas fases. Na
primeira fase procurou perceber-se a capacidade da tecnologia satlite, e em
particular de imagens Landsat TM, na criao de mapas de ocupao do solo, em
sistemas heterogneos e fragmentados. Numa segunda fase, uma vez identificados os
povoamentos alvo, tentou quantificar-se biomassa neles presente, de forma indirecta.
Para a criao de mapas de ocupao do solo foi avaliado o desempenho de trs
classificadores: paraleleppedo, mnima distncia e mxima verosimilhana. Foi
igualmente testada a metodologia de validao da classificao recorrendo ao mapacontnuo de ocupao do solo e a fotopontos. Para a estimativa de biomassa foi
delineado um inventrio em povoamentos de Pinus pinaster, analisando a sua
componente arbrea e o subcoberto. Com os dados recolhidos em campo procurou-se
estabelecer uma relao entre a resposta espectral e a biomassa, e a criao de
equaes que permitissem estim-la de forma indirecta, unicamente com recurso a
imagens de satlite.
Palavras-chave: Landsat TM, algoritmo de classificao, estimativa, modelao.
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ABSTRACT
There is no doubt that the increased number of fires and burned area in the
Portuguese territory is related to the increasing accumulation of biomass in forested
areas. This scourge has been concern of our governments and our society by thenegative impact that has either at the economical and environmental levels. However,
currently, the problem of accumulation of forest biomass is been faced as an
opportunity, when realizes that biomass can be used to produce energy through
burning of plants biomass.
This potential use is fundamentally dependent on knowledge of current reality in terms
of their availability and location. Evaluations using conventional inventories have
become time consuming and very expensive. In this context, the technological
development of recent decades related to the Remote Sensing (DR) and / or the
Geographic Information Systems (GIS) makes them technologies with great potential.
For all these reasons, this paper aims to contribute for the improvement of the use of
GIS technology and DR in the estimation of biomass of the main forest species in
Portugal: Pinus pinaster. This research was developed in two phases. The first phase
sought to understand the ability of satellite technology, and particularly of the Landsat
TM images, for creating maps of land use, in these heterogeneous and fragmented
areas. In a second phase, and once identified the target population, we tried to quantifybiomass based on Remote Sensing data. To create maps of land use it was evaluated
the performance of three classifiers: parallelepiped, minimum distance and maximum
likelihood. It was also tested two different methods for validating the obtained land use
maps. For the estimation of total and parcial biomass was outlined an inventory of
stands of Pinus pinaster, quantifying tree and understorey biomass. With field data we
tried to establish a relationship between spectral response and biomass, and thus the
creation of models that allow only an indirect estimate of using satellite images.
Key words: Landsat TM, classification algorithm, estimation, modeling.
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NDICE GERAL
1 INTRODUO -------------------------------------------------------------------------------------------------1
1.1 Enquadramento --------------------------------------------------------------------------------------------1
1.2 Object ivos ---------------------------------------------------------------------------------------------------3
1.3 Estrutura da dissertao -------------------------------------------------------------------------------3
2 REVISO BIBLIOGRFICA --------------------------------------------------------------------------------5
2.1 A biomassa Florestal ------------------------------------------------------------------------------------5
2.1.1 A biomassa florestal no contexto Portugus------------------------------------------------------5
2.1.2 Metodologias para quantificao da biomassa---------------------------------------------------9
2.1.2.1 Metodologia convencional ----------------------------------------------------------------------9
2.1.2.2 Quantificao de biomassa com recurso a imagens de satlite---------------------12
2.2 Novas tecnologias aplicadas ao estudo da biomassa florestal--------------------------14
2.2.1 Sistemas de Informao Geogrfica os princpios------------------------------------------14
2.2.2 Deteco remota -------------------------------------------------------------------------------------- 16
2.2.2.1 Os princpios -------------------------------------------------------------------------------------16
2.2.2.2 Radiao electromagntica (REM) /Padro espectral---------------------------------17
2.2.2.3 Comportamento espectral da vegetao-------------------------------------------------- 20
2.2.2.4 ndices de Vegetao-------------------------------------------------------------------------- 22
2.2.2.5 Sensores - diferentes resolues - diferentes capacidades--------------------------24
2.2.2.6 Programa Landsat (Landsat 5) --------------------------------------------------------------28
2.2.3 Deteco Remota em ecossistemas florestais-------------------------------------------------30
2.3 Processamento digital de Imagens de Satl ite------------------------------------------------32
2.3.1 Correco Geomtrica -------------------------------------------------------------------------------32
2.3.1.1 Pontos de controlo------------------------------------------------------------------------------ 33
2.3.2 Correco radiomtrica ------------------------------------------------------------------------------34
2.3.3 Correco atmosfrica -------------------------------------------------------------------------------36
2.3.4 Correco topogrfica-------------------------------------------------------------------------------- 38
2.3.5 Classificao de imagens ---------------------------------------------------------------------------39
2.3.5.1 Classificao no supervisionada ----------------------------------------------------------40
2.3.5.2 Classificao supervisionada ----------------------------------------------------------------40
2.3.5.2.1 Classificador do paraleleppedo---------------------------------------------------------422.3.5.2.2 Classificador da mnima distncia ------------------------------------------------------43
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2.3.5.2.3 Classificador de mxima verosimilhana ---------------------------------------------44
2.3.5.3 Avaliao da preciso da classificao----------------------------------------------------46
3 ENQUADRAMENTO DA REA DE ESTUDO ------------------------------------------------------- 50
3.1 Caracterizao fsica-----------------------------------------------------------------------------------50
3.2 Enquadramento histrico ----------------------------------------------------------------------------51
3.3 A Pinus pinasterA it . -----------------------------------------------------------------------------------52
3.3.1 Caracterizao sumria da espcie --------------------------------------------------------------53
4 METODOLOGIA ---------------------------------------------------------------------------------------------55
4.1 Compilao de material, estudo e delineamento prvio de procedimentos---------564.1.1 Reunio do material a utilizar-----------------------------------------------------------------------56
4.1.2 Definio dos estratos e da informao a recolher -------------------------------------------57
4.2 Criao de mapas de ocupao do solo --------------------------------------------------------58
4.2.1 Inventrio florestal (metodologia clssica) ------------------------------------------------------58
4.2.1.1 Criao de um mapa contnuo de ocupao do solo ----------------------------------58
4.2.1.2 Criao de fotopontos -------------------------------------------------------------------------59
4.2.2 Criao de mapas de ocupao com recurso a imagens Landstat-5 TM ---------------60
4.2.2.1 Correco Geomtrica-------------------------------------------------------------------------61
4.2.2.2 Extraco da rea de estudo ----------------------------------------------------------------61
4.2.2.3 Correco radiomtrica (criao do modelo tridimensional do terreno e
correco do brilho) -----------------------------------------------------------------------------------------62
4.2.2.4 Classificao supervisionada ----------------------------------------------------------------64
4.2.3 Validao da classificao da ocupao do solo por satlite-------------------------------64
4.3 Quantificao de biomassa em povoamentos de Pinus pinaster-----------------------65
4.3.1 Quantificao de biomassa utilizando a metodologia clssica-----------------------------65
4.3.1.1 Quantificao de biomassa para o estrato arbreo ------------------------------------65
4.3.1.2 Quantificao de biomassa em subcoberto ----------------------------------------------68
4.3.1.3 Biomassa total/Biomassa de resduos-----------------------------------------------------70
4.3.2 Quantificao da biomassa com recurso a imagens de satlite ---------------------------70
5 DISCUSSO DE RESULTADOS------------------------------------------------------------------------72
5.1 Classif icao de imagens para obteno de mapas de uso do solo------------------- 72
5.1.1 Reclassificao dos estratos -----------------------------------------------------------------------72
5.1.2 Mapa contnuo de ocupao do solo e Fotopontos -------------------------------------------76
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5.1.3 Avaliao das metodologias de validao-------------------------------------------------------78
5.1.4 Avaliao dos classificadores ----------------------------------------------------------------------80
5.1.5 Anlise de resultados da melhor metodologia--------------------------------------------------83
5.2 Avaliao e predio de resduos florestais em Pinus pinaster-------------------------89
5.2.1 Anlise discritiva dos valores de biomassa de resduos florestais de Pinus pinaster89
5.2.2 Estimativa de resduos florestais em Povoamentos de Pinus pinaster a partir de
deteco Remota------------------------------------------------------------------------------------------------92
6 CONCLUSES-----------------------------------------------------------------------------------------------99
7 BIBLIOGRAFIA -------------------------------------------------------------------------------------------- 102
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NDICE DE FIGURAS
Figura 1 Estrutura do consumo final de energia por tipo de energia em Portugal - Balanoenergtico de 2003 (DGEG 2008). ...............................................................................................5
Figura 2 Evoluo da rea ardida e do nmero de ocorrncias de 1980 a 2006 (DGRF 2008).
....................................................................................................................................................... 7
Figura 3 Localizao e potncias prevista para as Centrais de Biomassa lanadas a concurso
em Fevereiro de 2006 (MATEUS s/d)........................................................................................... 8
Figura 4 Componentes da fitomassa florestal e respectivo interesse (CANAVEIRA 2006).... 10
Figura 5 - Base de funcionamento de um SIG (planos de informao) (LLOPIS 2005).............15
Figura 6 - Componentes de um S.I.G. (LLOPIS 2005). .............................................................. 15
Figura 7 - Radiao electromagntica, comprimento de onda e frequncia (Adaptado de CCRS
2003). ..........................................................................................................................................18
Figura 8 - Espectro electromagntico (Adaptado de PAJARI 2009)...........................................18
Figura 9 Comportamento espectral dos principais elementos superfcie (RSE 2006). ........ 19
Figura 10 Factores dominantes da reflexo e absoro na folha (Adaptado de RSE 2006). . 21
Figura 11 Comportamento da vegetao em funo da energia incidente (CCRS 2003). ..... 22
Figura 12 Caractersticas dos sensores (Adaptado de KEY et al.2001). ............................... 26
Figura 13 Perodo de operacionalidade dos vrios satlites da srie Landsat. ...................... 28
Figura 14 Bandas do sensor TM em relao s assinaturas espectrais dos principais
elementos superfcie (Adaptado de DRURY 1993). ................................................................29
Figura 15 Esquema ilustrativo da correco geomtrica com recurso a pontos de controlo. . 32
Figura 16 Mtodos de interpolao de brilho para os novos pixeis(Adaptado de CCRS 2003).
..................................................................................................................................................... 33
Figura 17 Principais fases do processo de correco radiomtrica. ....................................... 36
Figura 18 Exemplo de um histograma de uma imagem da banda 1 do Landsat-5 sem
correco atmosfrica. ................................................................................................................ 38
Figura 19 Esquema de uma classificao supervisionada (Adaptado de CANTY 2007)........ 41
Figura 20 Conceito esquemtico do classificador do paraleleppedo no espao tridimensional.
(Adaptado de NASDA e RESTEC 1999). ...................................................................................43
Figura 21 Esquema ilustrativo do conceito da mnima distncia (Adaptado de MULLER 1999).
..................................................................................................................................................... 44
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Figura 22 Aspecto grfico de uma classificao pela mxima verosimilhana (Adaptado de
NASA 2008)................................................................................................................................. 45
Figura 23 - Enquadramento geogrfico da rea de estudo. ....................................................... 50
Figura 24 Perspectiva tridimensional da rea de estudo......................................................... 51
Figura 25 rea ocupada pelas principais espcies florestais ao nvel de Portugal Continental
de acordo com IFN 2005.............................................................................................................53
Figura 26 rea florestal por espcie dominante em 2005 (CELPA 2007)............................... 53
Figura 27 Esquematizao do trabalho desenvolvido. ............................................................ 56
Figura 28 Mapa de ocupao do solo em formato vectorial aps validao no terreno. ........ 59
Figura 29 Criao dos fotopontos sobre a rea de estudo...................................................... 60
Figura 30 Cena Landsat-5 TM abrangendo o Norte de Portugal e de Espanha..................... 61
Figura 31 Curvas de nvel da Carta Militar Portuguesa em (srie M888) formato vectorial
(esquerda); DEM elaborado a partir das curvas de nvel da Carta Militar Portuguesa (srie
M888) (direita). ............................................................................................................................ 62
Figura 32 Exemplo de um histograma para a banda 1 (esquerda) e valores mnimos de cada
banda (kl) do ficheiro .cor (direita)............................................................................................63
Figura 33 Visualizao da caixa de correco radiomtrica, em MIRAMON. ....................... 63
Figura 34 Parcelas de amostragem nos povoamentos de Pinus pinaster de idade igual ousuperior a 15 anos.......................................................................................................................66
Figura 35 Comparao de assinaturas espectrais mdias recolhidas em reas de treino dos
estratos rea ardida e mato. ....................................................................................................... 72
Figura 36 Comparao de assinaturas espectrais mdias recolhidas em reas de treino dos
estratos solo nu e urbano............................................................................................................ 73
Figura 37 - Comparao de assinaturas espectrais mdias das vrias resinosas..................... 74
Figura 38 - Comparao das assinaturas dos sete estratos usados na classificao das
imagens de satlite. .................................................................................................................... 75
Figura 39 Exemplo de uma rea de mato (com predominncia de Erica spp.) com
regenerao de Pinus pinaster, de densidade varivel, resultante de um incndio ocorrido em
2003............................................................................................................................................. 76
Figura 40 - rea de mato (Erica spp., Cytisus spp., Ulex spp.) com regenerao natural de
Pinus pinasterdisperso e de idade e densidade varivel........................................................... 77
Figura 41 - Regenerao natural de carvalho (Quercus pyrenaica) a entrar por uma rea de
mato (Erica spp., Cytisus spp.). .................................................................................................. 77
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Figura 42 - Classificador do paraleleppedo. ............................................................................. 80
Figura 43 Classificador da mnima distncia. ..........................................................................81
Figura 44 Classificador da mxima verosimilhana................................................................. 81
Figura 45 Erro de classificao de uma rea agrcola devido resoluo do sensor. ........... 85
Figura 46 Exemplo de uma classificao numa rea de regenerao de Pinus pinasterjovem
com densidade varivel............................................................................................................... 86
Figura 47 Exemplo de classificao de um corredor ripcola. ................................................. 87
Figura 48 - Classificao de uma pequena rea urbana. ........................................................... 88
Figura 49 Percentagens da componente da rvore e dos matos na biomassa total e na
biomassa dos resduos. .............................................................................................................. 91
Figura 50 Correlao entre as variveis LAI e NDI(MIR1) para as diferentes componentes debiomassa. ....................................................................................................................................95
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NDICE DE QUADROS
Quadro 1 - Caractersticas das duas centrais de biomassa actualmente em funcionamento em
Portugal. ........................................................................................................................................9
Quadro 2 Resumo de alguns estudos de biomassa florestal com recurso a Deteco Remota.
..................................................................................................................................................... 13
Quadro 3 Alguns ndices de Vegetao................................................................................... 23
Quadro 4 Principais caractersticas e aplicaes das bandas TM do Landsat-5. ................... 30
Quadro 5 Estratos definidos para a criao de mapas de ocupao de solo. ........................ 57
Quadro 6 Densidades mdia aparente das espcies arbustivas encontradas em subcoberto
dos povoamentos de Pinus pinaster. .......................................................................................... 69
Quadro 7 Reclassificao dos estratos....................................................................................74
Quadro 8 Estatstica dos classificadores em funo do mtodo de validao........................ 78
Quadro 9 Estatsticas de avaliao da classificao. .............................................................. 79
Quadro 10 Comparao dos diferentes classificadores utilizados no processo de
classificao. ...............................................................................................................................82
Quadro 11 Matriz de contingncia da imagem classificada pelo mtodo da mnima distncia.
..................................................................................................................................................... 83
Quadro 12 - Caractersticas dendromtricas dos povoamentos analisados. ............................. 89
Quadro 13 Estatstica da estimativa da biomassa das vrias componentes do povoamento
(ton ha-1). .....................................................................................................................................90
Quadro 14 Produo mdia anual de resduos florestais em povoamentos de Pinus pinaster.
..................................................................................................................................................... 92
Quadro 15 Correlao de Pearson entre as componentes de biomassa florestal e as variveis
estruturais recolhidas em campo. ............................................................................................... 93
Quadro 16 Correlao de Pearson entre variveis remotas e as componentes de biomassa
florestal........................................................................................................................................94
Quadro 17 Equaes ajustadas para as diferentes componentes da biomassa florestal para
estimao via deteco remota................................................................................................... 96
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1 INTRODUO
1.1 ENQUADRAMENTOO processo de concertao multilateral desenvolvido a partir dos resultados da
Conferncia do Rio em 1992, e consubstanciado em 1997 nos acordos do Protocolo
de Quioto, contribuiu de forma relevante para a sensibilizao e consciencializao da
sociedade no que diz respeito aos impactos do consumo de energia e a sua relao
com as emisses de gases com efeito de estufa (GEE), um dos principais factores
responsveis pelo aquecimento global e consequente alterao climtica (MADRP
2005). Sob este ponto de vista, a floresta tem sido alvo de grande ateno devido ao
seu potencial para mitigar os efeitos do aquecimento global. de conhecimento geral
que as plantas absorvem dixido de carbono da atmosfera e tm capacidade de o
armazenar atravs do processo de fotossntese sob a forma de biomassa
(MUUKKONEN 2006). Desta forma, a floresta assume-se como sendo a acumulao
natural de biomassa, actuando como sumidouro temporrio de dixido de carbono que
as actividades humanas emitem para a atmosfera, chegando a armazenar 60% da
totalidade de carbono existente na vegetao e solo da superfcie terrestre (ASFR
2003; PSCOAet al.s/d)
O potencial das florestas com vista mitigao do chamado efeito de estufa passa
tambm pela sua capacidade de produo de energia renovvel. As emisses de CO2
provenientes da queima da biomassa florestal para a produo de energia so
consideradas pelo protocolo IPCC (International Panel for Climate Change) como
neutras do ponto de vista climtico (ASFR 2003; NETTO 2008).
Fazendo igualmente parte de uma das componentes do tringulo do fogo, a crescente
acumulao de biomassanos espaos florestais e o risco de incndio associado, so
questes que requerem medidas mitigadoras. actualmente reconhecido que a
quantidade de biomassaacumulada na nossa floresta est directamente relacionada
com grandes incndios (YUet al.2004; VARGASet al.2008).
O papel da biomassa florestal ainda valorizado na reposio da biodiversidade,
providenciando habitats para um variado nmero de espcies de plantas, animais e
fungos. Sob o ponto de vista fisiolgico, proporciona informaes sobre o stock de
macro e micronutrientes retidos na vegetao, sendo da maior importncia nas
actividades de maneio florestal (SANTOS et al. 2004). Apresenta tambm umaimportncia ao nvel da regulao dos fluxos de gua que atravessam ecossistemas
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florestais, actuando como filtros, melhorando a qualidade da gua e reduzindo as
escorrncias ao longo das encostas (RODRIGUES 2003).
A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se destina
e no caso particular da biomassa florestal, est fundamentalmente dependente do
conhecimento da realidade em termos da sua disponibilidade e localizao. Num
cenrio actual de alteraes climticas, expanso da populao mundial, alteraes
antropognicas da paisagem e da ocupao do solo, tambm os ecossistemas
florestais, semelhana de muitos outros, so vistos como dinmicos e em
permanente alterao. O aumento da presso sobre estes ecossistemas faz com que
haja uma necessidade crescente da sua monitorizao, de forma a controlar esses
impactos, mas tambm de forma a poder geri-los da melhor forma.
A importncia da floresta, analisada cada vez mais a uma escala global, fez com quehouvesse a necessidade de desenvolver metodologias de avaliao que pudessem
acompanhar esta viso. As avaliaes convencionais com recurso a inventrios
tornaram-se pouco prticas e de custo demasiado elevado. Neste contexto, o
desenvolvimento tecnolgico das ltimas dcadas fez com que tecnologias como a
Deteco Remota (DR) e/ou os Sistemas de Informao Geogrfica (SIG) surgissem
como disciplinas emergentes: a DR, ao conseguir de forma rpida e fivel retratar a
realidade actual a diferentes escalas, quer a nvel local para inventrios clssicos
utilizados com fins de gesto econmica do recurso e actualizados anualmente, at
escalas regionais e globais para uma gesto ambiental, com a obteno de
estimativas de armazenamento de carbono, gua, fluxos energticos ou mesmo
biomassa, ao longo de vrias dcadas; os SIG, pela sua capacidade nica de
aquisio, edio, armazenamento, anlise e gerao de dados espaciais ou no
espaciais, completando muitas das limitaes da DR e aumentado muito a sua
potencialidade.
Todos os pontos atrs enunciados ganham especial relevncia para um pas comoPortugal, onde a rea florestal ocupa aproximadamente 3.400.000 hectares, ou seja,
cerca de 38% do territrio continental (IFN 2005). A par da riqueza econmica e
ambiental deste recurso tem-se verificado nas ltimas dcadas, fruto de uma profunda
alterao econmica e social no pas, um aumento dramtico do nmero de incndios.
consensual que o aumento do nmero de incndios e da rea ardida pe em causa
toda a mais valia da floresta e tem um impacto extremamente negativo na economia. A
desertificao dos espaos rurais e algum desleixo das polticas florestais, que no
souberam adaptar-se e reconhecer estas mudanas, levaram a um acumular de
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biomassa nestes ecossistemas, que no compatvel com um pas onde
culturalmente o fogo sempre esteve presente.
Actualmente, e face aos novos desafios que se colocam a nvel energtico e de
desenvolvimento econmico do pas, o problema da acumulao de biomassa florestal
foi visto como uma oportunidade. Esta viso surge quando se percebe que a biomassa
pode ser utilizada para produo de energia atravs de centrais de queima de
biomassa. Nesse sentido, em Fevereiro de 2006, o Governo lanou um concurso para
a criao de 15 centrais termoelctricas a biomassa florestal, a juntar s duas j
existentes. A questo que se coloca qual a capacidade das florestas do nosso pas
para conseguir alimentar estas centrais e de que forma estas tero o impacto, quer a
nvel energtico quer ambiental, que se propem atingir. A resposta a esta questo
passa antes de mais pela capacidade em localizar e quantificar a biomassa florestalpassvel de poder vir a ser utilizada para fins energticos.
1.2 OBJECTIVOS
Por todas estas razes, este trabalho pretende ser um contributo para melhorar o
aproveitamento da tecnologia dos Sistemas de Informao Geogrfica e Deteco
Remota na estimativa de biomassa em povoamentos florestais da principal espcie
florestal em Portugal, Pinus pinaster, substituir ao mximo as tcnicas clssicas de
inventrio florestal, mais morosas e caras, e ao mesmo tempo conseguir uma
metodologia polivalente, que permita uma avaliao contnua, no espao e tempo, e
ainda a monitorizao permanente do estado e alterao de toda uma rea florestal.
1.3 ESTRUTURA DA DISSERTAO
Em termos de estrutura esta dissertao encontra-se dividida em seis grandes
captulos:
Captulo 1, onde feito o enquadramento do tema da dissertao, a
definio dos objectivos e onde apresentada a sua estrutura;
Captulo 2, onde se efectua uma reviso do estado da arte, abordando
e contextualizando a importncia das avaliaes de biomassa, as novas
tecnologias aplicadas na sua estimativa e aprofundando as bases de
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funcionamento da Deteco Remota e do processamento digital de
imagens;
Captulo 3, onde se procura enquadrar geogrfica e historicamente a
rea de estudo, bem como fazer uma breve descrio da espcie Pinus
pinaster;
Captulo 4, onde descrita a metodologia seguida, separando-a em
dois grandes temas: criao de mapas de ocupao do solo;
quantificao de biomassa em povoamentos de Pinus pinaster;
Captulo 5, onde seguindo a estrutura do captulo anterior so
apresentados, interpretados, e feita uma anlise crtica dos resultados
obtidos;
Captulo 6, onde se faz um resumo dos resultados, se tiram algumas
concluses, e se abrem perspectivas para dar continuao
investigao do tema.
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2 REVISO BIBLIOGRFICA
2.1 ABIOMASSA FLORESTAL
2.1.1 ABIOMASSA FLORESTAL NO CONTEXTO PORTUGUS
A crescente instabilidade dos mercados financeiros, com o preo do petrleo a subir
diariamente, levantou o problema da segurana do abastecimento e da independncia
energtica, criando um ambiente nada propcio ao desenvolvimento e crescimento de
economias de pases como Portugal, sem recursos fsseis (MADRP 2005). A reduo
da dependncia energtica desta fonte tornou-se por isso uma prioridade (NETTO
2008).
Em 2003 a economia portuguesa apresentava um consumo de energia
maioritariamente oriunda do petrleo (58%), sendo o pas europeu com maior
dependncia desta fonte onde a mdia rondava os 40%. Ainda nesta data o balano
energtico apontava para que apenas 9% da energia consumida tivesse origem em
fontes renovveis (Figura 1) (MADRP 2005).
Figura 1 Estrutura do consumo final de energia por tipo de energia em Portugal - Balano
energtico de 2003 (DGEG 2008).
Actualmente, tem havido uma consciencializao por parte da nossa sociedade, e por
parte dos nossos governos, do impacto que as actividades do sector energtico tm
no ambiente, com especial nfase nas alteraes climticas, pelo que a definio das
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polticas energtica e ambientais tm cada vez mais procurado a concertao entre as
duas vertentes. A Estratgia Nacional para a Energia, aprovada pela Resoluo de
Conselho de Ministros n. 169/2005, de 24 de Outubro, o culminar disso mesmo.
Nela se procura dar resposta s preocupaes e objectivos nacionais mas tambm
aos objectivos definidos no Plano de Aco para a Poltica Energtica ao nvel da
Unio Europeia (UE), nomeadamente (DGEG 2008):
Uma reduo de GEE (Gases com Efeito de Estufa) de 20% at 2020, em
relao a 1990;
Uma meta vinculativa de 20% para as energias renovveis em 2020, e uma
meta mnima vinculativa de 10% de biocombustveis nos transportes;
Uma reduo de 20% do consumo energtico em 2020, de acordo com o
Plano de Aco da Eficincia Energtica.
O entendimento sobre a participao das actividades florestais no cumprimento
nacional de Quioto est igualmente vertido no PNAC - Programa Nacional para as
Alteraes Climticas (PNAC 2006). Entre as vrias medidas, o PNAC estabelece a
promoo da capacidade de sumidouro de carbono da floresta, atravs da melhoria da
sua gesto e da constituio de novos povoamentos florestais, num total de 492 mil
hectares, relativamente a 1990.
Actualmente, o servio de sequestro de carbono pelos ecossistemas florestais no
reconhecido e valorizado somente no mbito dos mercados regulados de Quioto, mas
tambm o no contexto de mercados voluntrios, alavancados e dinamizados por
marcas e empresas que, proactivamente e sob estratgias corporativas de
responsabilidade ambiental e social, compensam assim as suas emisses de gases
com efeito de estufa (ENF 2006; FPFP 2007). Em Portugal, semelhana de outros
pases, surgiram mesmo empresas empenhadas em promover e dinamizar este
processo como o caso da ECOPROGRESSO ou da CIGA e da sua Plataforma
Carbonnus.
O flagelo do fogo e dos grandes incndios tem sido outra grande preocupao
nacional. O desenvolvimento scio-econmico das ltimas dcadas ditou uma
alterao da ocupao e utilizao do espao por parte das populaes rurais, cada
vez mais envelhecidas. A desvalorizao da agricultura e a procura de melhores
condies de vida, fizeram com que as populaes abandonassem as suas aldeias e,
em consequncia, todo um espao que durante centenas de anos foi moldado porinterveno e presena humana viu-se crescer de forma natural. Este abandono fez
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com que aumentasse consideravelmente a quantidade de biomassa vegetal e teve
como consequncia um aumento dramtico do nmero de ocorrncias de incndio e
da rea ardida (Figura 2) (DGRF 2008; GOMES 2008).
Figura 2 Evoluo da rea ardida e do nmero de ocorrncias de 1980 a 2006 (DGRF 2008).
Nas condies nacionais e no curto prazo, atendendo ao elevado risco de incndio
que o pas apresentava, procurou-se a adopo de medidas de silvicultura preventiva
(MADRP 2005). Esses modelos contemplavam a diminuio da carga combustvel
(biomassa), quer atravs do incentivo ao corte de matos, quer de povoamentos muito
densos, no sentido de criar descontinuidades no coberto florestal (EREAM 2006).
neste contexto que a biomassa florestal surge como sendo de grande interesse,
tanto ao nvel do sector florestal, como ao nvel do sector energtico e ambiental. O
aproveitamento da biomassa florestal como fonte de energia renovvel actualmente
vista como uma oportunidade de valorizao do mundo rural, atravs da melhoria da
gesto das exploraes florestais e integrada no objectivo de defesa da floresta contra
incndios, na criao de empreendimentos e de emprego, numa ptica de fileiraflorestal (ENF 2006; MATEUS s/d).
No seguimento desta lgica, foi definido em 2003, em Resoluo de Conselho de
Ministros (RCM n 63/2003), a meta de 150 MW de potncia instalada em termos de
produo energtica Nacional, com origem em biomassa florestal, at 2010. Com o
objectivo de cumprir a meta, o Governo lanou em Fevereiro de 2006 um concurso
para atribuio de capacidade de injeco de potncia na rede do Sistema Elctrico de
Servio Pblico (SEP), para energia elctrica produzida em 15 novas centrais
termoelctricas a biomassa florestal, a juntar s duas j existentes (Quadro 1) (DGEG
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2008; NETTO 2008; MATEUS s/d). Com estas novas centrais prev-se a produo de
100 MVA de potncia, com um consumo de 10000 ton ha-1ano-1de biomassa seca por
cada MVA instalado (Figura 3), segundo comunicao verbal do Prof. Jos Lus
Lousada do departamento de Cincias Florestais e Arquitectura Paisagista da UTAD.
Figura 3 Localizao e potncias prevista para as Centrais de Biomassa lanadas a concurso
em Fevereiro de 2006 (MATEUS s/d).
A localizao geogrfica das novas centrais facilmente associada s reas e regies
com grandes manchas florestais, distribuindo-se sobretudo na regio Norte e Centro
do pas. Trs delas encontram-se no distrito de Vila Real, distrito que abrange a rea
deste estudo, e so classificadas como sendo de muito alta prioridade. Ressalta
tambm a proximidade entre elas, pelo que se prev que haja uma sobreposio em
termos de rea de influncia e uma grande procura e presso para fornecimento de
matria-prima.
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Quadro 1 - Caractersticas das duas centrais de biomassa actualmente em funcionamento em
Portugal.
Central de Mortgua Central de Vila Velha do Rdo
Incio de funcionamento 1999 2007
Potncia instalada 10 MVA 10 MVA
Consumo de resduos (em
verde)109 000 ton ano-1 160 000 ton ano-1
2.1.2 METODOLOGIAS PARA QUANTIFICAO DA BIOMASSA
2.1.2.1 Metodologia convencional
A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se destina
e no caso particular da biomassa florestal, est fundamentalmente dependente do
conhecimento da realidade actual em termos da sua disponibilidade e localizao.
Uma caracterizao fsica da ocupao florestal, tendo em vista o seu aproveitamento
para fins energticos, de armazenamento de carbono ou de operaes normais de
explorao com fins de madeira de produo, permitem planear e implementar a
interveno no domnio florestal, de forma sustentada e integrada, promovendo o
correcto ordenamento do espao (PSCOAet al.s/d).
Apesar do verdadeiro termo biomassa florestal englobar toda a massa de matria de
origem biolgica, viva ou morta, animal ou vegetal presente na floresta, esta
normalmente utilizada para referir-se apenas componente vegetal, por ser aquela
com maior representatividade nestes espaos e por isso vrias vezes designada de
fitomassa(SANQUETTA, 2002 emSILVEIRA et al., 2007). Por sua vez se se falar de
biomassa florestal com fins energticos, ento necessrio separar a biomassa
vegetal nas suas vrias componentes (Figura 4). Os Planos Regionais de
Ordenamento Florestal (PROF) nacionais, em resultado da adopo da directiva
europeia 2001/77/EC, designam por biomassa florestal a fraco biodegradvel dos
produtos e dos desperdcios de actividade florestal. Esta designao inclui o material
resultante de operaes de gesto dos combustveis (matos), das operaes de
conduo (ex: desbaste e desrama) e da explorao dos povoamentos florestais, ou
seja: ramos, bicadas, cepos, folhas, razes e cascas (PROFBP 2006).
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Figura 4 Componentes da fitomassa florestal e respectivo interesse (CANAVEIRA 2006).
Da vria bibliografia consultada verifica-se que a maioria dos estudos de biomassa
florestal, independentemente do seu propsito, raramente avaliavam todas as
componentes, concentrando-se, na maioria das vezes, na componente area e quase
sempre na componente arbrea viva (ROY e RAVAN 1996; MUUKKONEN e
HEISKANEN 2005; GARCAS-MARTN et al. 2006; KALOGIROU s/d). LU (2006)
justifica esta tendncia com as dificuldades e custos acrescidos em estudos da
componente abaixo do solo e na dificuldade associada sua extraco para posterior
utilizao.
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As estimativas de biomassa de um ecossistema florestal so geralmente divididas em
dois mtodos: mtodo directo (destrutivo) ou indirecto (no destrutivo) (SANTOSet al.
2004).
O Mtodo Directo, mais preciso e eficaz, implica pesar todas as rvores de uma
determinada rea (SANTOS et al.2004; VIEIRAet al. 2008; CLEEMPUTet al.s/d).
So estudos que por norma exigem muito tempo e dinheiro (HOUGHTON 2005;
VIEIRA et al. 2008). Trabalhos que utilizam o mtodo directo baseiam-se na
amostragem individual de um nmero reduzido de rvores ou na instalao de
parcelas, tendenciosamente escolhidas, cujos dados servem depois para extrapolar
para o povoamento (SILVEIRAet al.2007; PSCOAet al.s/d).
O Mtodo Indirecto mais rpido, no se corta, no se pesa nem se seca nenhum
indivduo, podendo amostrar uma rea maior e um maior nmero de indivduos. Deacordo com SOMOGYI et al. (2007) as avaliaes indirectas de biomassa so
geralmente feitas utilizando um de dois mtodos: o primeiro utiliza dados de volume de
rvores ou talhes e multiplica-os por um factor ou factores apropriados, denominados
factores de biomassa (BF), que convertem (expandem ou reduzem) as estimativas de
volume para estimativas de biomassa (Eq.1):
B = P x BF (Eq. 1)
onde:
B = biomassa em kg ou ton;
P = parmetro de uma rvore ou talho; por exemplo, volume em m3;
BF = factor apropriado da biomassa utilizado na converso.
Outra forma de se estimar biomassa de forma indirecta realizando o ajuste de
equaes (equaes alomtricas) pelo uso de tcnicas de regresso (Eq.2). Esta
tcnica pressupe a avaliao de algumas rvores (mtodo destrutivo) para
determinao do peso de cada componente e procura uma relao com variveis
dendromtricas facilmente obtidas em campo (WATZLAWICK 2003; FORDA e JICA
2005; LOPES 2005; MANI e PARTHASARATHY 2007).
B = f (P1,P2, p1, p2,...) (Eq. 2)
onde:B = biomassa em kg ou ton.
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2.1.2.2 Quantificao de biomassa com recurso a imagens de satlite
Os primeiros estudos de biomassa utilizando imagens de satlite tiveram incio nos
anos de 1980 em reas de floresta tropical (KALOGIROU s/d). Com a evoluo
tecnolgica das ltimas dcadas, as tcnicas de deteco remota tm-se sobreposto a
avaliaes convencionais de inventrio florestal (HAME et al. 1995; ROY e RAVAN
1996; HEISKANEN 2006).
A maioria dos estudos concentram-se em florestas de conferas devido estrutura
relativamente simples do povoamento e da composio das espcies. Em reas mais
heterogneas, nomeadamente em florestas tropicais, as estimativas tm-se mostrado
mais difceis pela complexidade dos povoamentos e grande variedade de espcies
(LU 2006).
Os tipos e abordagens mais comuns para estimao de biomassa via deteco remota
so descritos por PATENAUDE et al. (2005), LU (2006) e WULDER et al. (2008). De
uma maneira geral, as equaes ajustadas para estimativa da biomassa recorrem a
anlises de regresso mltipla, mtodo do vizinho mais prximo e redes neuronais,
estabelecendo assim uma relao directa entre a resposta espectral e a biomassa, ou
indirecta utilizando variveis estruturais, como por exemplo o ndice de rea Foliar ou
o dimetro da copa, sendo estes potencialmente estimados por deteco remota.
semelhana do que acontece em estudos para outras caractersticas dospovoamentos florestais, tambm no caso da biomassa existe alguma variedade no que
diz respeito s caractersticas do sensor utilizado. por isso possvel encontrar
estudos de biomassa que utilizam imagens de baixa resoluo espacial como o
AVHRR(1) (RUIZ et al. 2006; TAN et al. 2007) passando por sensores de mdia
resoluo como o caso do ASTER(2)ou MODIS(3)(HEISKANEN 2006; MUUKKONEN
e HEISKANEN 2007) at imagens de muito grande resoluo como o caso da
IKONOS (THENKABAILet al.2004; MIGOLETet al.2007). No entanto os sensores
Landsat ETM+, e sobretudo os TM, so os mais utilizados para este fim (BETTINGERe HAYASHI 2006; WULDERet al.2008).
(1) Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR); (2) Advanced Spaceborne Thermal Emission andReflection Radiometer (ASTER); (3) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)
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BETTINGER e HAYASHI, em 2006, escreveram um pequeno artigo onde reuniram
alguns estudos de estimativas de biomassa florestal utilizando deteco remota.
Tendo por base esse artigo elaborou-se o seguinte quadro (Quadro 2):
Quadro 2 Resumo de alguns estudos de biomassa florestal com recurso a Deteco Remota.
Varivel EspcieImagem
utilizada
Modelo
de
regresso
Variveis
seleccionadasR2
Localizao
da rea de
estudo
Fonte
bibliogrfica
BiomassaResinosas
e folhosasLandsat stepwise - 0.70
Gergia
(USA)
Hayashi
(2006)
Biomassa Floresta Landsat - 3,4,5,7 0.57Alberta
(Canada)
Hall et al.
(2006)
Biomassa Floresta Landsat - Banda 1, 2, 3 -Califrnia
(USA)
Franklin
(1986)
Pinheiro
NDVI
Banda 1, 4, t,
IVsolo
0.86
Biomassa
Folhosas
Landsat
Regresso
mltipla +
medies
em campoBanda 4, t 0.95
Wisconsin
(USA)
Zheng et al.
(2004)
BiomassaFloresta
tropicalLandsat
Regresso
mltipla
Informao
espectral +
medidas de
textura
0.88Amaznia
(Brasil)
Lu et al.
(2002)
BiomassaFloresta
tropicalLandsat stepwise Banda 4, 5 0.75
Amaznia
(Brasil)
Lu et al.
(2005)
BiomassaFloresta
tropicalLandsat - Banda 5
Amaznia
(Brasil/Peru)
Steininger
(2000)
Biomassa
Resinosas
e
Folhosas
Landsat - Banda 2, 3, 70.2-
0.3
Mediterrneo
(Norte da
Grcia)
Mallinis et al.
(2004)
Volume Floresta LandsatAnlise de
regresso
Banda 1,2,4,5
e 7 + h0.90 Sucia
Magnusson
and
Fransson
(2005)
(Consultado por BETTINGER e HAYASHI em 2006)
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A anlise do quadro refora a ideia de que as imagens Landsat TM possuem uma
grande expresso em avaliaes de DR e so utilizadas de forma generalizada para
grande parte do Globo. Existe um grande nmero de estudos em reas de floresta
tropical, sobretudo pela dificuldade que existe em recolher dados por mtodos
convencionais nessas raes. Normalmente utiliza-se um modelo stepwise, ou uma
regresso mltipla, para estabelecimento de relaes entre as variveis e a
reflectncia, e o infravermelho prximo , por norma, a banda que produz melhores
resultados. Em termos de eficcia da metodologia, verificou-se que ela um pouco
varivel, mas que os melhores resultados so aqueles que relacionam uma ou mais
variveis estruturais, como a idade, a altura, ou medidas de textura, com os valores de
reflectncia, isto , h uma utilizao simultnea de dados da deteco remota com
variveis recolhidas em campo.
2.2 NOVAS TECNOLOGIAS APLICADAS AO ESTUDO DA BIOMASSAFLORESTAL
2.2.1 SISTEMAS DE INFORMAO GEOGRFICAOS PRINCPIOS
Os Sistemas de Informao Geogrfica (SIG) so um conjunto de tecnologias que
realizam o tratamento computacional de dados georreferenciados, descrevendo-os
quanto aos seus atributos e relaes espaciais, e constituem um mtodo consistente
para anlise e consulta (FRANA 2004; LLOPIS 2005; SKRDLA 2005). Permitem a
aquisio, edio, armazenamento, actualizao e anlise de dados, assim como a
gerao de nova informao atravs do cruzamento entre dados espaciais e
alfanumricos ou entre diferentes temas espaciais (SANTIAGOet al.2002).
A base do seu funcionamento consiste em manipular planos de informao querepresentam um determinado elemento do mundo real sobre uma base comum (Figura
5) (LLOPIS 2005). Estes planos de informao podem ser de diferentes fontes e
formatos e, uma vez inseridos e integrados na base, podem ser combinados de
diversas maneiras, atravs de algoritmos de manipulao e anlise ou simplesmente
permanecerem disponveis para consulta, visualizao e impresso (SANTIAGOet al.
2002).
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Figura 5 - Base de funcionamento de um SIG (planos de informao) (LLOPIS 2005).
Da mesma forma que sucede para a definio de SIG, a descrio dos componentes
de um sistema de informao geogrfica no consensual. Em termos genricos,
pode considerar-se os componentes de um SIG como: entrada de dados;
armazenamento de dados; manipulao e anlise de dados e sada de dados (VIANA
2005). De acordo com LLOPIS (2005), um SIG composto por um conjunto de
elementos distintos como mostra a Figura 6.
Figura 6 - Componentes de um S.I.G. (LLOPIS 2005).
Utilizadores: ocomponente mais
importante de um SIG
Este deve desenvolver os
procedimentos e definir as
tarefas do SIG
Dados: A
disponibilidade e
preciso dos dados
pode afectar os
resultados de
qualquer anlise
Procedimentos: A anlise
requer mtodos bem definidos
e consistentes para produzir
resultados correctos e
reproduzveis
Hardware: As possibilidades
do equipamento informtico
afectam a capacidade de
armazenamento, a
velocidade de
processamento, facilidade
de uso e tipo de sada
disponvel.
Software: Inclui quer os
programas de SIG quer
programas informticos
de bases de dados,
estatsticos, de
processamento de
imagens ou qualquer
outro software.
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Das vrias fontes de dados utilizadas em SIG, uma das mais importantes , sem
dvida, a Deteco Remota (DR) (GONALVES 2005). As imagens de satlite em
formato digital permitem uma rpida integrao dos resultados, obtidos pelas anlises
de DR, em Sistemas de Informao Geogrfica (VIANA 2005). Desta forma, so
ultrapassadas as limitaes que alguns sistemas de DR apresentam para realizar
operaes de anlise com informao vectorial (VIANA 2005). Por outro lado, diversas
tcnicas de processamento digital de imagens so envolvidas por procedimentos em
SIG.
Embora reconhecida a importncia da informao da DR, DEMERS (2005) refere que
os SIG e a DR devem ser vistos como tecnologias complementares, uma vez que os
SIG tm capacidades analticas nicas.
2.2.2 DETECO REMOTA
2.2.2.1 Os princpios
A DR a cincia e arte de obter informao sobre um objecto, rea, ou fenmeno,
atravs da anlise de dados adquiridos por um dispositivo/sensor que no se encontra
em contacto com o objecto, rea, ou fenmeno sob investigao (LILLESAND e
KIEFER 1994; IGEOE 2008). Tal como definida, um termo bastante geral e podeincluir processos como a viso humana, fotografia, radar e sismologia (CAETANO
1999). Contudo vulgar associar a DR a sistemas que gravam informao, baseada
em energia electromagntica, recorrendo a avies ou a satlites (GONALVES 2005).
Neste estudo o termo DR concentra-se apenas na protagonizada por satlites.
Os sensores do satlite fazem um scannerdo terreno e, medida que a plataforma do
satlite se move, construda uma imagem da superfcie da terra (CAETANO 1999;
IGEOE 2008). Cada linha de scanner de uma imagem uma gravao digital da
medida de radiao efectuada em intervalos regulares ao longo da linha e um conjunto
de linhas consecutivas formam uma imagem (CAMPBELL 2007). Os elementos
espaciais de uma imagem designam-se por pixeis, cada um cobrindo uma rea
especfica no terreno (GONALVES 2005). A radiao captada pelo sensor, para uma
rea especfica da superfcie, gravada em cada pixelem nmeros digitais (DN) para
facilidade de manuseamento e anlise da informao (IGEOE 2008). Os DNs podem
ser convertidos em radincia fsica e em reflectncia da superfcie atravs de
procedimentos adequados que abordaremos mais adiante.
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Todos os instrumentos de DR detectam o padro e variao da energia captada pelos
sensores. Por norma cada plataforma possui mais que um sensor. Cada um deles
sensvel a uma poro do espectro e a informao correspondente normalmente
designada por banda. As regies do espectro electromagntico mais utilizadas so a
do visvel, o infravermelho prximo e o infravermelho mdio (GONALVES 2005). A
fonte natural de energia electromagntica para estes comprimentos de onda o sol. A
radiao capturada pelos sensores da maioria dos satlites a radiao emitida pelo
sol e que reflectida pela superfcie da Terra (LILLESAND e KIEFER 1994).
A hiptese central em DR a de que a radiao reflectida por uma superfcie carrega
informao acerca do tipo, propriedades e estado da superfcie (IVERSONet al.1989;
CAETANO 1999).
2.2.2.2 Radiao electromagntica (REM) /Padro espectral
O primeiro requerimento para a DR dispor de fonte de energia que ilumine ou
fornea energia ao alvo de interesse (excepto no caso em que pode ser o prprio alvo
a emitir energia) (CCRS 2003; VIANA 2005).
Esta energia viaja velocidade da luz e constituda por uma componente elctrica
(E) e uma magntica (M) (energia electromagntica - EM). Sob uma perspectiva
quntica, a REM concebida como o resultado da emisso de pequenos pulsos de
energia, enquanto que sob o ponto de vista ondulatrio, a REM propaga-se na forma
de ondas formadas pela oscilao dos campos elctrico e magntico (LILLESAND e
KIEFER 1994; CCRS 2003; KINGSTON 2007).
A distncia existente entre dois picos sucessivos de ondas electromagnticas designa-
se por comprimento de onda () (RSE 2006; NASA 2008). Este comprimento de onda,
devido velocidade constante da luz, est inversamente relacionado com a frequncia
de onda (nmero de picos de onda que passam num determinado ponto, por unidadede tempo) (Figura 7) (LILLESAND e KIEFER 1994).
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Figura 7 - Radiao electromagntica, comprimento de onda e frequncia (Adaptado de CCRS
2003).
Apesar de o REM ser contnuo, comum dividi-lo em bandas/regies correspondentes
a valores de energia com caractersticas prximas de determinadas frequncias ou de
comprimentos de onda. Os nomes atribudos a estas regies do espectro resultam
sobretudo dos mtodos utilizados na sua deteco e no tanto nas caractersticas dos
seus comprimentos de onda (Figura 8) (RIBEIRO 2007).
Figura 8 - Espectro electromagntico (Adaptado de PAJARI 2009).
Quando as ondas EM atingem a atmosfera terrestre, grande parte dessa energia
perdida devido reflexo, absoro e transmisso causada pelos constituintes
atmosfricos (gases, partculas, etc.) (RSE 2006). Depois de a atravessar e entrar em
contacto com os alvos, esta interage com eles. Como resultado destas interaces, e
variando de acordo com o tipo de elemento superfcie, a energia pode de novo ser
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absorvida, reflectida ou transmitida, total ou parcialmente (EASTMAN 1997). Na
deteco remota tem especial interesse a ER pelos alvos, pois corresponde poro
enviada de novo para o espao, captada pelos sensores e transformada em imagem.
A forma como cada elemento se comporta perante a energia e os diferentes
comprimentos de onda, isto , a forma como absorve, reflecte e transmite a energia
que o atinge, nica, sendo possvel verificar um certo padro (EASTMAN 1997;
NASDA e RESTEC 1999). este padro, normalmente designado por padro
espectral, com o qual possvel, recorrendo a tcnicas de deteco remota, a
separao, identificao e localizao de elementos superfcie, que sustenta o
processo de classificao de imagem e que fornece a base terica para o clculo de
ndices de Vegetao (LOPES 2005).
A Figura 9 representa a mdia das assinaturas espectrais para a vegetao verde,solo seco e gua limpa. A reflectncia do solo caracterizada por ter uma baixa
reflectncia na regio do visvel, aumentando gradualmente medida que o
comprimento de onda aumenta desde o visvel at ao infravermelho prximo e
atingindo o seu pico no infravermelho mdio (LILLESAND e KIEFER 1994; CCRS
2003; RSE 2006). Comparativamente com a vegetao exibe uma boa reflectncia na
zona do visvel e uma menor na zona do infravermelho mdio (LOPES 2005). O
comportamento espectral do solo pode variar consideravelmente com a sua cor, tipo,
textura, compostos da mistura, teor de matria orgnica e presena de xidos de ferro
e humidade (JUNIOR 2001; KUNTSCHIK 2004; LOPES 2005).
Figura 9 Comportamento espectral dos principais elementos superfcie (RSE 2006).
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A gua limpa absorve grande parte de todos os comprimentos de onda. Possui uma
pequena reflectncia na zona do visvel com o seu pico a ser atingido na zona do azul,
que diminui medida que aumenta o comprimento de onda (RSE 2006).
A vegetao saudvel revela quase sempre uma configurao de pico e vale
(LILLESAND e KIEFER 1994). Os valores de reflectncia mais baixos ocorrem na
zona do visvel (particularmente no vermelho) e h um aumento significativo na zona
do infravermelho prximo (LOPES 2005).
2.2.2.3 Comportamento espectral da vegetao
Na vegetao a folha a principal componente responsvel pelo seu comportamento
espectral Este consideravelmente complexo, variando entre espcies, e dentro damesma espcie, devido a factores como a morfologia, a fisiologia e o teor de
humidade das folhas (KUNTSCHIK 2004; RIBEIRO 2007).
O teor de clorofila (principal pigmento fotossinttico das folhas nas plantas verdes) o
factor mais condicionante na regio do visvel (de 0.4 a 0.7 m), enquanto que no
infravermelho prximo a estrutura das folhas (KUNTSCHIK 2004; RSE 2006;
RIBEIRO 2007). A clorofila presente nos cloroplastos das folhas absorve sobretudo na
regio do azul (B) (0.4 a 0.5 m) e do vermelho (R) (0.6 a 0.7 m) por ser a gama de
comprimento utilizada como fonte de energia para a fotossntese (EASTMAN 1997;
CCRS 2003). Na regio do verde (G) (0.5 a 0.6 m), verificamos uma diminuio da
absoro, logo um aumento da reflexo, que leva a que a vegetao saudvel surja
com a cor verde (GONALVES 2005).
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Figura 11 Comportamento da vegetao em funo da energia incidente (CCRS 2003).
2.2.2.4 ndices de Vegetao
Os ndices de Vegetao no so mais do que combinaes matemticas dedeterminados comprimentos de onda, constituindo indicadores sensveis da presena
e estado da vegetao (LOPES 2005). Baseiam-se na reduo e transformao de
valores de reflectncia de diversas bandas a uma nica, gerando uma imagem com
valores do ndice em cada pixel, de onde possvel extrair informao quantitativa e
qualitativa (CCRS 2003; KUNTSCHIK 2004; GONALVES 2005). As bandas devem
ser seleccionadas com base na assinatura espectral dos alvos que se pretendem
realar, cobrindo os picos de absoro/reflexo e as mudanas de inclinao da curva
(JACINTHO 2003).
Os comprimentos de onda do vermelho e do infravermelho prximo so a base da
maioria dos ndices de Vegetao, devido ao contraste de reflectncia existente entre
eles e a sua relao com as caractersticas da vegetao (JENSEN 1996; EASTMAN
1997; TEILLETet al.1997; ALMEIDAet al.2000).
Actualmente existe uma enorme variedade de ndices de Vegetao, sendo que a
escolha de um determinado ndice depende muito do objectivo especfico e deve ser
efectuada pela sua capacidade de identificar a caracterstica da vegetao em causaminimizando a influncia de elementos exgenos (CAETANO 2002; LOPES 2005).
Com base nessa feio tm vindo a ser desenvolvidos diversos ndices. LOPES
(2005), para um estudo desenvolvido para estimar a produo primria lquida das
espcies Eucalyptus globuluse de Pinus pinaster, fez a compilao de alguns deles
(Quadro 3).
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Quadro 3 Alguns ndices de Vegetao.
NDI(MIR1))1(
)1(
MIRNIR
MIRNIR
+
NDI(MIR2))2(
)2(
MIRNIR
MIRNIR
+
NDTI)2(
)21(
MIRNIR
MIRMIR
+
NDVI)(
)(
RNIR
RNIR
+
MVI12
1
MIR
MIR
MVI2 2MIR
NIR
RVI1R
NIR
VIT1R
NIR
VIT2)(
)(
RNIR
RNIR
+
VIT3R
G
VIT4R
G
VIT5 G-R
VIT6 G+R
VIT7)(
)(
RG
RG
+
VIT8)()(
RGRG
+
VIT9 5.0)(
)(+
+
RG
RG
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2.2.2.5 Sensores - diferentes resolues - diferentes capacidades
De acordo com as fontes de energia electromagntica utilizada, assim se podem
distinguir os dois grandes grupos de sensores em DR: activos e passivos. Os sensores
passivos utilizam a energia reflectida (luz visvel e o infravermelho prximo e mdio) e
emitida (infravermelho mdio e trmico) pela superfcie terrestre. Em oposio
encontram-se os sensores activos, geradores da sua prpria energia (Radar e laser) e
que medem a energia reflectida pelos objectos de volta para o sensor (CURRAN 1985;
EASTMAN 1997). Neste estudo dar-se- especial ateno aos sensores passivos.
Para poder determinar quais os sensores relevantes para um determinado tipo de
projecto ou processo analtico importante estar familiarizado com as capacidades e
caractersticas dos mesmos e o tipo de dados que cada sistema consegue fornecer
(KINGSTON 2007). Assim, para alm do seu custo, h pelo menos cinco aspectos que
podem determinar a utilizao de um em detrimento de outro. So eles as suas
resolues espacial, radiomtrica, espectral, temporal e angular (LILLESAND e
KIEFER 1994; MIRONGA 2004; KINGSTON 2007).
A resoluo espacial a medida da rea na superfcie que cada pixel consegue
abranger ou, de outra forma, o objecto mais pequeno que se pode distinguir numa
imagem, e est directamente relacionada com as caractersticas do sensor e com a
altitude a que este se encontra (MIRONGA 2004; KINGSTON 2007). Por exemplo,
quanto menor for o tamanho dopixelmenor a possibilidade de este abranger reas de
fronteira, ou seja maior ser o nmero depixeispuros (LILLESAND e KIEFER 1994).
Apesar disso, h situaes em que pode ser bom utilizar um tamanho depixelmaior,
j que este reduz a variabilidade das categorias.
A resoluo radiomtrica indica a capacidade do sensor para descriminar nveis de
intensidade de radincia. Para as imagens Landsat TM o nvel de intensidade de luz
gravada em cadapixelpara cada banda pode ter valores (digital number, DN) entre 0
(sem reflectncia) e 255 (100% de reflectncia). A uma maior resoluo estassociado um maior volume de dados a armazenar e por conseguinte a um maior
nmero de bites e maior tempo de processamento da informao (MIRONGA 2004).
A resoluo espectral indica o nmero e amplitude das bandas espectrais que o
sensor pode descriminar. Ser tanto maior quanto maior for o nmero de bandas que
disponibilize. Quanto mais estreitas forem as bandas maior ser a capacidade de este
distinguir caractersticas de interesse que tenham resposta nessa regio do espectro.
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A resoluo temporal mede o tempo de passagem do satlite sobre a vertical do lugar.
importante sobretudo quando se querem fazer estudos continuados da mesma rea
durante um determinado perodo de tempo, que pode variar de dias at vrios anos.
A resoluo angular representa a capacidade de um sensor para captar imagens
oblquas. Esta resoluo tem especial interesse quando se pretendem imagens
estereoscpicas para gerar o terreno.
Tm vindo a ser utilizadas Imagens de Satlite com diferentes resolues para gerar
mapas florestais e de ocupao do solo. Destacam-se as imagens IKONOS de muito
alta resoluo (KAYITAKIRE et al. 2006; SOUDANI et al. 2006; MALHI e ROMAN-
CUESTA 2008), imagens SPOT(4)de alta-resoluo (FRASER e LI 2002; SOUZAet al.
2003; DAVI et al. 2006; MIGOLET et al. 2007), Landsat-TM (CHUST et al. 2004;
LUTHERet al.2006), Landsat-MSS e MODIS na mdia resoluo (LIUet al.2005; FUet al.2008), at ao mais grosseiro AVHRR (IVERSONet al.1989).
Ao longo das ltimas dcadas foram realizados vrios estudos no intuito de perceber
quais as consequncias da variao das resolues. Apesar de se vir a assistir a uma
melhoria gradual das resolues dos sensores, a relao entre o volume de dados e o
desenho do sensor resultaram numa tendncia para que os sensores de muito alta
resoluo enfatizem apenas uma das cinco principais caractersticas em detrimento
das restantes (Figura 12) (KEYet al.2001).
(4) Satellite Pour lObservation de la Terre (SPOT)
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geomtrica das imagens nas bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 30 m (isto , cada pixel da
imagem representa uma rea superfcie de 0.09 ha). Para a banda 6 a resoluo
120 m (cadapixelrepresenta 1.4 ha). A resoluo radiomtrica de 8 bites (256 nveis
de cinzento). Em termos orbitais este satlite possui as seguintes caractersticas:
altitude = 705 km; velocidade = 7.7 km s-1; peso = 2 ton; tempo de obteno de uma
cena = 24 s.
Cada uma das bandas sensvel a uma pequena zona do espectro e como tal,
sabendo o comportamento espectral dos objectos superfcie ou do que se pretende
estudar, pode-se relacion-lo com uma banda especfica. Da ser normal utilizar
preferencilamente uma banda em detrimento de outra, de acordo com o objecto de
estudo (Quadro 4), ou uma banda permitir distinguir e realar melhor um objecto
relativamente aos que o rodeiam (Figura 14).
Figura 14 Bandas do sensor TM em relao s assinaturas espectrais dos principais
elementos superfcie (Adaptado de DRURY 1993).
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2.3 PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DE SATLITE
O pr-processamento das imagens designa um conjunto de rotinas, aplicadas para
corrigir e restaurar imagens digitais degradadas durante o processo de aquisio, mas
tambm um conjunto de tcnicas destinadas a facilitar a posterior extraco de
informao (JACINTHO 2003; KINGSTON 2007; IGEOE 2008).
A capacidade para extrair informao dos dados e interpret-los dependem no s
das capacidades do sensor mas da pessoa que os manuseia e os trabalha. A chave
encontra-se, na maioria das vezes, nos mtodos de processamento de
imagem(NASA 2008).
2.3.1 CORRECO GEOMTRICA
A correco geomtrica surge pela necessidade de anular distores geomtricas
resultantes de fontes diversas, desde variaes em altitude, velocidade do sensor ou a
curvatura terrestre (CURRAN 1985). Tem como principal objectivo dotar a imagem de
integridade geomtrica e assim permitir a utilizao dos dados sob a forma de mapa
projectado (RANDALL 2006). A preciso geomtrica particularmente importante
quando se pretende realizar um estudo de deteco de alteraes, ou quando sepretende cruzar a informao com outros dados de base geogrfica, nomeadamente
recorrendo a um SIG, pois a sobreposio de mapas classificados, ou a anlise
simultnea de dados, requer a correcta orientao espacial das imagens (Figura 15)
(HOWARD 1991).
Figura 15 Esquema ilustrativo da correco geomtrica com recurso a pontos de controlo.
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A correco geomtrica ocorre normalmente em duas fases: interpolao espacial e
interpolao do brilho (re-amostragem) (CCRS 2003). Na interpolao espacial, a
transformao de coordenadas da imagem em coordenadas do mapa resulta do
ajustamento de um polinmio de primeira ordem, ou superior, utilizando o mtodo dos
mnimos quadrados (SANTOS 2003). Este polinmio construdo com base em
pontos de controlo (como ser visto adiante). Como a nova localizao dos pixeis
transformados raramente coincide com a localizao original, o DN (nvel de brilho)
para os novos pixeis tem de ser interpolado a partir dos vizinhos do pixel original
(LILLESAND e KIEFER 1994; KINGSTON 2007). Este processo utiliza normalmente
um de trs algoritmos: o mtodo do vizinho mais prximo, interpolao bilinear ou a
convoluo cbica (Figura 16) (JACINTHO 2003; RANDALL 2006; KLEIN 2008).
Figura 16 Mtodos de interpolao de brilho para os novospixeis(Adaptado de CCRS 2003).
No mtodo do vizinho mais prximo, o DN de umpixel na matriz corrigida corresponde
ao DN do pixel mais prximo na matriz original. A interpolao bilinear utiliza os DN
dos quatropixeismais prximos para atribuir o novo DN. A convoluo cbica atribui o
novo DN a partir da mdia dos valores dos 16 pixeis vizinhos. Dos trs mtodos
apontados, o mtodo do vizinho mais prximo o mais aplicado em estudos de
deteco remota por, ao contrrio dos outros, no alterar o valor dopixel durante a re-
amostragem (JENSEN 1996; SANTOS 2003).
2.3.1.1 Pontos de controlo
Como j foi referido, os pontos de controlo so uma pea chave para se poder
proceder re-amostragem e correco da geometria. A ideia conseguir encontrar
pontos cuja localizao geogrfica se mantm inalterada com o tempo e que possam
ser localizados de forma precisa quer na imagem quer no mapa de referncia.
Normalmente correspondem a pontes, rios ou cruzamento de estradas, entre outros
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(JACINTHO 2003; CAMPBELL 2007), cuja localizao geogrfica no se tenha
alterado ao longo do tempo. Estes pontos sero utilizados para estatisticamente
determinar uma relao estatstica entre a imagem e o mapa de referncia atravs do
mtodo dos mnimos quadrados (WALSHet al.1998; KLEIN 2008). O conhecimento e
relao entre as coordenadas reais (obtidas no mapa de referncia, por pontos GPS,
etc.) e as coordenadas da imagem, vo permitir o estabelecimento de uma equao
polinomial de correco de coordenadas ir permitir repor a imagem na sua posio
geogrfica correcta (LILLESAND e KIEFER 1994; ARMSTONet al.2002). Esta nova
equao/funo utilizada para determinar quepixel da imagem possui o centro mais
prximo do local por ele representado no mapa real e assim proceder ao seu reajuste
(KLEIN 2008).
Para cada ponto criada uma pr-localizao da localizao da imagem e a diferenaentre a imagem calculada (xprec)e a imagem de referncia (xknown) caracterizada pelo
RMSE (erro dos quadrados mdio) (Eq.3) (KLEIN 2008).
22 )()(knownprecknownprec
yyxxRMSE += (Eq.3)
O RMSE traduz quo bem a equao polinomial estimada representa a relaofuncional entre a imagem e o mapa de coordenadas. De acordo com JENSEN (1996)
a qualidade da transformao aceitvel quando o RMSE for inferior a 0.5 pixel. Por
sua vez, TOWNSHEND et al. (1992), afirmam que para reas de vegetao densa
ser aconselhvel um RMSE inferior a 0.2pixele em vegetao esparsa valores entre
0.5 -1pixelsero suficientes.
Quando se utiliza um grande nmero de pontos normal eliminar aqueles que
apresentem um RMSE elevado, at este se encontrar dentro do intervalo aceitvel.
Depois de eliminar estes pontos o sistema est pronto para proceder correco da
imagem.
2.3.2 CORRECO RADIOMTRICA
Idealmente os valores de radincia registados pelo sensor deveriam representar de
forma precisa, os valores de radiao que partiram do objecto de interesse. No
entanto, isto raramente acontece, pois o sinal pode sofrer uma srie de interferncias
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antes de atingir o sensor, originando erros (NASDA e RESTEC 1999). Estes erros,
vulgarmente designados de rudo, podem relacionar-se com as condies de
iluminao, condies atmosfricas, geometria da viso, entre outras, e variam de
acordo com as caractersticas dos instrumentos de medio (LILLESAND e KIEFER
1994). O objectivo deste pr-processamento o de remover ou minimizar a influncia
das vrias interferncias nos dados para a sua posterior utilizao (CAMPBELL 2007).
Uma operao essencial que ocorre nesta fase diz respeito converso dos valores
de DN para valores de parmetros fsicos como a radincia ou reflectncia (Figura 17).
Esta converso tem como objectivo a caracterizao espectral dos objectos mas
tambm permitir a elaborao de clculos de dados de imagens com diferentes
bandas espectrais ou de diferentes sensores. O facto de cada sensor, em cada banda,
ter o seu prprio critrio para descriminar os valores de radincia medidos na escalaespecfica da sua resoluo radiomtrica (ver em resoluo radiomtrica), tem como
consequncia a incapacidade de poder comparar DNs de bandas diferentes, mesmo
para o mesmo sensor (UNESCO 1999). Desta forma transformando os valores de DN
para valores de reflectncia, procede-se normalizao dos dados permitindo a
caracterizao espectral de um objecto. Apesar da normalizao, preciso ter noo
que o valor de reflectncia aparente, pois no diz unicamente respeito ao brilho do
objecto superfcie, e pode sofrer, durante todo o processo, diversas contaminaes
ou distores (PONZONI e SHIMABUKURO 2007). Na altura em que a radiaoatinge o sensor j atravessou a atmosfera por duas vezes: Sol atmosfera objecto
superfcie; objecto superfcie atmosfera sensor.
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O objectivo da correco atmosfrica conseguir separar e distinguir a radiao
proveniente da superfcie terrestre da gerada pelos processos fsicos da atmosfera, e
assim elimin-los.
A degradao da imagem por efeito da atmosfera pode, para alm de ter
consequncias nos dados recolhidos, ser detectada na imagem atravs de uma perda
de resoluo ou um baixo contraste (CAMPBELL 2007).
Uma das tcnicas mais comuns, aplicadas para eliminao dos efeitos de neblina e
disperso da atmosfera, foi desenvolvida por CHAVEZ (1988), e vulgarmente
designada de mtodo do pixel escuro (Dark-Object Subtraction - DOS) ou mtodo
mnimo do histograma (CAMPBELL 2007; PONZONI e SHIMABUKURO 2007). Este
mtodo baseia-se no pressuposto de que em qualquer imagem ou banda espectral,
possvel minimizar os efeitos da neblina atravs da observao da radiao deobjectos cuja reflectncia deveria ser nula (CHAVEZ 1988; LILLESAND e KIEFER
1994). Estes objectos no poderiam, por isso, reflectir radiao (por exemplo sombras
na regio do visvel) podendo no entanto absorv-la totalmente (por exemplo gua
lmpida na regio do infravermelho prximo e mdio) (PONZONI e SHIMABUKURO
2007). Como resultado da disperso atmosfrica ospixeis,supostamente com valores
nulos, possuem valores de DN diferentes de zero. Este DN representa o contributo de
radiao dado pela disperso na atmosfera, em cada banda, e que ento subtrado a
todos ospixeis, na cena, para aquela banda (CCRS 2003; CAMPBELL 2007).
Desta forma, o valor mais baixo em cada banda levado a zero. Para extrair o valor
de DN a cada banda utilizado o mtodo do histograma. Neste mtodo o utilizador
selecciona o valor de DN, causado pela neblina, directamente no histograma de
frequncias correspondente imagem. Segundo CHAVEZ (1988), o valor de
correco devida neblina corresponde ao valor de DN esquerda do histograma, na
regio onde este aumenta de forma abrupta (Figura 18).
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Figura 18 Exemplo de um histograma de uma imagem da banda 1 do Landsat-5 sem
correco atmosfrica.
Apesar de ser considerado um mtodo directo e de fcil aplicao, vrios autores
consideram-no falvel, quando assume que existe homogeneidade de disperso em
toda a cena ou imagem e no facto de ter em conta o fenmeno de disperso mas no
o de absoro (KAWAKUBOet al.2004; PONZONI e SHIMABUKURO 2007).
2.3.4 CORRECO TOPOGRFICA
A interferncia da topografia sobre a radiometria de imagens pode ser vista de duas
formas: a primeira diz respeito reduo da camada atmosfrica com o aumento de
altitude e a segunda disposio do terreno em relao irradiao solar directa e,
em menor poro, difusa na atmosfera (SILVA e VALERIANO 2005).
Em reas planas a irradincia global que atinge cada pixel apenas funo da
irradincia exoatmosfrica, da altura do dia/ano (ngulo zenital) e das caractersticas
da atmosfera (transmitncia). Em reas montanhosas, para alm dos factores
presentes nas reas planas, acresce-se o efeito da topografia. Enquanto que em
zonas planas a geometria entre o alvo, o sensor e o Sol constante de pixel para
pixel, em zonas montanhosas j no , requerendo a a sua modelao espacial
(CAETANO 1995).
Os efeitos topogrficos so particularmente importantes em zonas de relevo
acentuado e com azimutes diferentes. Segundo WALSH et al.(1998), as variaes deiluminao so corrigidas para reduzir os efeitos de desvios impostos na resposta
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espectral do satlite que pode considerar encostas com diferentes orientaes
espectralmente diferentes. O mesmo autor indica algumas alternativas para a
correco dos efeitos topogrficos:
Estratificao da paisagem por percentagens de declive;
Incluso do modelo digital do terreno no processo de classificao;
Modelao e remoo do efeito topogrfico atravs de procedimentos de
normalizao.
2.3.5 CLASSIFICAO DE IMAGENS
A classificao digital de imagens um processo de base estatstica que permite a
correspondncia depixeisa classes atravs do reconhecimento de padres (WALSH
et al. 1998; NASDA e RESTEC 1999; SUPICHAI 1999). Neste contexto, o termo
padro diz respeito a valores de radiao obtidos nos vrios comprimentos de onda
para cada pixel(LILLESAND e KIEFER 1994). Desta forma, comparando pixeisuns
com os outros e pixeis de identidade conhecida, possvel reunir grupos de pixeis
similares para formar classes que esto associadas a caractersticas de interesse do
ponto de vista do estudo do analista (JACINTHO 2003).
O termo classificador refere-se normalmente a um programa informtico queimplementa procedimentos especficos para a classificao da imagem (CAMPBELL
2007). Podemos encontrar classificadores que utilizam a informao espectral (padro
espectral) em cada pixel para proceder classificao; classificadores de
reconhecimento do padro espacial, em que a classificao feita tendo em conta os
pixeisvizinhos; e classificadores de reconhecimento do padro temporal, que utiliza o
tempo para distinguir e identificar classes (LILLESAND e KIEFER 1994; PONZONI e
SHIMABUKURO 2007). A qualidade de classificao depende da compreenso que o
analista tem do conceito de cada classificador e do conhecimento dos tipos de
ocupao em anlise (LILLESAND e KIEFER 1994).
No possvel dizer que um determinado classificador melhor para todas as
situaes porque as caractersticas de cada imagem e as circunstncias de cada
estudo variam grandemente. Assim, o analista de DR deve procurar seleccionar o
mtodo de classificao que melhor compromisso tem com uma tarefa especfica.
As tcnicas de classificao de imagem so, por norma, divididas em dois grupos
principais: classificao supervisionada e no supervisionada (CCRS 2003).
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2.3.5.1 Classificao no supervisionada
Na classificao no supervisionada utiliza-se um algoritmo para encontrar a estrutura
subjacente aos dados e, de forma automtica, organiz-los em classes (clusters) de
acordo com a sua similitude, isto , de acordo com a semelhana das suas
caractersticas espectrais (LILLESAND e KIEFER 1994; DUDA e CANTY 2002;
EOEDU 2008). Em alguns casos o utilizador pode definir previamente o nmero de
classes que pretende que sejam criadas e tambm a incluso forada de
determinadas classes (HOWARD 1991).
Esta tcnica de classificao reveste-se de especial importncia quando o tipo de
ocupao no conhecido a priori, quer por essa informao no estar disponvel,quer por ser difcil reconhecer diferentes ocupaes na imagem (KLEIN 2008).
O algoritmo de classificao envolve normalmente um conjunto de passos durante os
quais a soluo proposta refinada, sempre com o objectivo de conseguir maior
homogeneidade e melhor diferenciao dos grupos, at no haver alteraes
significativas. (CAMPBELL 2007; EOEDU 2008). Aps a classificao da imagem
estabelecida uma relao entre os grupos criados e as classes existentes, ou com
interesse para o utilizador.
Apresenta como principais vantagens o facto de no ser necessrio um conhecimento
prvio da rea de estudo, a diminuio das probabilidades de erro humano, uma vez
que o operador praticamente no intervm no processo, e a capacidade de reconhecer
classes nicas como unidades distintas, que muitas vezes passam despercebidas ao
analista em ecossistemas mais complexos (LILLESAND e KIEFER 1994; CAMPBELL
2007). A maior desvantagem deve-se ao facto de se basear exclusivamente em
diferenas espectrais, podendo levar criao de falsos grupos naturais (ao, por
exemplo, diferenciar grupos que correspondem mesma classe e que por diferenasna sua idade, exposies ou densidade, so considerados como distintos) ou
criao de muitos grupos sem qualquer interesse para o analista (EOEDU 2008).
2.3.5.2 Classificao supervisionada
Neste tipo de classificao