Análise multitemporal
Existem alterações devido a:
Um dos usos mais relevantes do sensoriamento remoto é o monitoramento de alterações da cobertura da terra em escalas regionais ou globais. Hoje, com a riqueza do acervo de imagens, principalmente as imagens Landsat, que se remetem aos anos 70, é possível visualizar grandes áreas "desde o espaço" e sua evolução ao longo do tempo. As imagens de sensoriamento remoto orbital fornecem dados relativamente confiáveis e com suficiente resolução para o monitoramento de grandes áreas. O problema, aqui é detectar e quantificar as alterações em uma série de imagens orbitais da mesma área obtidas em datas diferentes.
Dentro desta problemática, Jensen (1996) levanta questões iniciais como:
- Definir a área de estudo e determinar a frequência da mudança (sazonal? anual?);
- Verificar se a alteração é visível na imagem? Em qual (is) banda(s)? Parece obvio, mas muitas vezes estamos procurando mapear alterações que não aparecem nas imagens. Por exemplo, se uma rua se encontra totalmente coberta por vegetação, então será difícil mapear o tipo de objeto localizado na rua.
- Identificar as classes de interesse (mudanças). Como é visível na figura ao lado, diferentes tipos de alterações podem ocorrer em uma região, algumas são naturais e não necessariamente de interesse.
Uma vez estabelecida a finalidade, cabe escolher as ferramentas adequadas, como o método e
principalmente a fonte de dados: o Sistema sensor, considerando suas diferentes resoluções
(espacial, temporal, radiométrica, espectral).
E não deve se esquecer que a aparência dos objetos nas imagens pode ser afetada pelo Meio ambiente.
Por isso, deve-se considerar os efeitos que podem ter nas imagens fatores como:
Condições atmosféricas,
umidade do solo,
ciclo fenológico ou
ciclo de marés.
Uma boa referência:
Jensen, J.R. (1996) Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 2nd Edition, Prentice Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ.
Agora você pode voltar ao menu principal, ou ao menu desta aula ou continuar para o próximo módulo .
Jorge Centeno: centeno@ufpr.br