Influncia Da Correo Atmosfrica No Clculo Do ndice de Vegetao NDVI Em Imagens Landsat 5 e RapidEye

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    16-Dec-2015

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CORREO ATMOSFRICA - LANDSAT

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  • Avaliao da influncia da correo atmosfrica no clculo do ndice de vegetao NDVI

    em imagens Landsat 5 e RapidEye

    Beatriz Fernandes Simplicio Eduardo1

    Antonio Jos Ferreira Machado e Silva1

    1AMS Kepler Engenharia de Sistemas

    Av. Armando Lombardi, 800 - sala 206 - 22640-906 - Rio de janeiro - RJ, Brasil

    {beatrizsimplicio, antonio}@amskepler.com

    Abstract. Atmospheric correction is an important preprocessing step required in many remote sensing

    applications. The objective of this process is to retrieve the surface reflectance (that characterizes the surface

    properties) from remotely sensed imagery by removing the atmospheric effects. The Normalized Difference

    Vegetation Index (NDVI) derived from satellite image data have become one of the primary information sources

    for monitoring vegetation conditions and mapping land cover change. NDVI is a function of red and near-

    infrared spectral bands. The aim of this work is compare NDVI values from both non-corrected and corrected

    images. NDVI have been calculated for two different images. The first one is a Landsat image, and the second

    one is RapidEye's. Both images correspond to the same area during the same period. Atmospheric corrections

    have been carried out at ATCOR2 (ATmospheric CORrection) module of ERDAS IMAGINE, which uses

    MODTRAN-4 (MODerate Resolution Atmospheric TRANsmittance Algorithm) code. Mean NDVI values were

    analyzed for vegetation, soil, grass, and water classes. The mean difference between the two images NDVI

    values were 0.12, 0.18, 0.14, and 0.18, for vegetation, exposed soil, grass, and water classes, respectively. After

    correction these values fell to 0.04, 0.03, 0.04 e 0.02, respectively. It is possible to conclude using these results

    that corrected images have better agreement than those that have not. This indicates that this methodology is

    consistent with the evaluated sensor images.

    Palavras-chave: remote sensing, image processing, sensoriamento remoto, processamento de imagens.

    1. Introduo

    As atuais e crescentes preocupaes com a sustentabilidade ambiental requerem

    informaes precisas para o planejamento e o uso racional dos recursos naturais terrestres.

    Nesse contexto, as imagens de satlite e as tcnicas inerentes ao processamento das mesmas

    apresentam-se como uma ferramenta indispensvel para esse tipo de demanda.

    O uso de tcnicas de sensoriamento remoto que resultem em dados precisos, contribui

    significativamente para a obteno de informaes teis a diversas reas do conhecimento,

    principalmente para a rea ambiental. O sensor considerado ideal varia com cada tipo de

    aplicao e dever ser escolhido com cautela. Dois sensores que tm sido bastante usados

    nesta rea so o Landsat 5 e o RapidEye. A constelao de satlites RapidEye possui revisitas

    dirias e captura imagens em cinco bandas espectrais, com alcance de comprimento de onda

    entre 0,44 m e 0,85 m. A resoluo espacial original de cada banda de 6,5 metros,

    chegando a um pixel de 5m aps a ortorretificao das imagens e so compatveis com a

    escala de 1:25000. J o Landsat 5, possui resoluo espacial de 30m e temporal de 16 dias;

    operando nas regies do visvel, infravermelho prximo, mdio e termal. O alcance de

    comprimento de onda fica entre 0,45 m e 12,50 m.

    O valor digital de cada pixel representa a resposta espectral mdia dos alvos contidos no

    pixel. No clculo do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), esses valores devem

    ser convertidos para valores fsicos de reflectncia j que, de acordo com Moreira (2005), as

    reflectncias dos alvos so transformadas em ndices de vegetao, possibilitando a anlise do

    comportamento espectral da vegetao em relao ao solo e a outros alvos da superfcie.

    O ndice de Vegetao por Diferena Normalizada - NDVI resultado da diferena entre

    a reflectncia no infravermelho prximo e a reflectncia do vermelho, dividida pela soma das

    duas reflectncias. Essa equao gera um ndice que poder variar de -1 a 1. As regies

    espectrais do visvel e do infravermelho prximo so afetadas diretamente pelos efeitos

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  • atmosfricos de espalhamento, provocados pelos aerossis atmosfricos e absoro

    ocasionada pelo vapor d'gua e oznio. Liesenberg et al. (2006), avaliaram a influncia da

    geometria de visada sobre o NDVI e concluram que importante considerar os efeitos do

    ngulo de visada e dos efeitos atmosfricos em anlise quantitativas do NDVI em estudos

    temporais. De acordo com (Zullo Jr., 1994) os efeitos atmosfricos ocasionam a reduo dos

    reais valores que deveriam ser registrados pelo sensor, diminuio do contraste entre

    superfcies adjacentes e alterao do brilho em cada ponto da imagem. Desta forma, a

    correo atmosfrica apresenta-se como um processo essencial para atenuar esses efeitos

    indesejados.

    O objetivo deste trabalho foi comparar os valores de dados do ndice de vegetao NDVI

    entre duas imagens de sensores diferentes (RapidEye e Landsat 5), adquiridas na mesma

    poca, visando avaliar os resultados obtidos a partir de imagens corrigidas, daqueles obtidos a

    partir de imagens que no foram submetidas ao processo de correo atmosfrica.

    2. Metodologia de Trabalho

    2.1 rea de Estudo

    A rea de estudo localiza-se entre os municpios de Maca, Rio das Ostras e Casimiro de

    Abreu, RJ e est inserida entre as coordenadas 22o 19' 33.3''S e 42

    o 2' 0.4''W, 22

    o 33' 3.34''S e

    41o 47' 43.47''W (Figura 1).

    Figura 1. Localizao da rea de estudo no Estado do Rio de Janeiro.

    Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizadas duas imagens: uma do sensor

    RapidEye, adquirida em 04/09/2011 e outra do Landsat 5, adquirida em 07/09/2011.

    A metodologia proposta foi realizada nas seguintes etapas: (2.1) Reamostragem dos pixels

    da imagem RapidEye; (2.2) Correo geomtrica das imagens; (2.3) converso de ND para

    valores fsicos de reflectncia; (2.4) Correo atmosfrica; (2.5) clculo do NDVI; (2.6)

    Recorte da rea de interesse.

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  • 2.1 Reamostragem dos pixels

    Os pixels da imagem RapidEye foram reamostrados para 30 metros, mesma resoluo

    espacial da imagem Landsat. O procedimento foi realizado no software ERDAS IMAGINE

    usando o mtodo do vizinho mais prximo. Essa interpolao transfere para a imagem

    reamostrada o valor de brilho do pixel da imagem original que estiver mais prximo. um

    mtodo vantajoso por ser rpido e no alterar os valores radiomtricos da imagem original

    (Schowengerdt, 1997).

    2.2 Correo geomtrica

    As imagens, por serem de sensores diferentes, foram registradas antes de prosseguir com

    as demais etapas. A imagem do satlite Landsat 5 foi registrada com base na imagem

    RapidEye, utilizando pontos de controle distribudos na rea de interesse. A funo de

    mapeamento utilizada foi de terceiro grau (cbica) e reamostrada pelo mtodo do vizinho

    mais prximo.

    2.3 Converso de ND para reflectncia

    Quando se deseja comparar imagens de diferentes sensores, em diferentes datas ou pocas

    do ano, necessrio que se transforme a imagem, que est em DN, para reflectncia na

    superfcie. O processo consiste em duas etapas: converso dos valores de nmero digitais

    (ND) para radincia espectral e, em seguida, para reflectncia. Para essa transformao, os

    modelos existentes usam parmetros associados a cada sensor.

    2.3.1 Em imagens Landsat 5

    Para as imagens Landsat, obtm-se a radincia usando a Equao 1:

    (1)

    L : Radincia espectral na abertura do sensor em watts/(metro quadrado * ster * m); QCAL: Valor quantizado calibrado de um pixel em nvel de cinza;

    LMIN : Radincia espectral que dimensionada para QCALMIN em watts//(metro quadrado

    * ster * m); LMAX : Radincia espectral que dimensionada para QCALMAX em watts/(metro

    quadrado * ster * m); QCALMIN: Valor mnimo quantizado calibrado de um pixel (correspondente LMIN ) em nvel de cinza;

    QCALMAX: Valor mximo quantizado calibrado de um pixel (correspondente LMAX ) em nvel de cinza igual a 255.

    LMIN e LMAX so os valores de radincia correspondentes aos valores mnimo e mximo de nvel de cinza, e so apresentados no arquivo de metadados para cada imagem.

    Tambm no arquivo de metadados so obtidas as informaes sobre elevado ganho (high

    gain) ou baixo ganho (low gain). O menor valor de nvel de cinza (QCALMIN) igual a 1, e

    o valor mximo de nvel de cinza (QCALMAX) igual a 255. QCAL o valor de nvel de

    cinza para cada pixel individual.

    A reflectncia ser obtida usando a Equao 2:

    (2)

    P: Reflectncia; L : Radincia espectral na abertura do sensor;

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  • d: Distncia entre a Terra e o Sol em unidades astronmicas;

    ESUN : Irradincia solar na exoatmosfera;

    s: ngulo zenital solar;

    2.3.2 Em imagens RapidEye

    Para converter o nmero digital (DN) para radincia necessrio multiplicar o valor de

    DN pelo valor de escala radiomtrica (radiometricScaleFactor) fornecido no arquivo de

    metadados da imagem, conforme exibido na Equao 3.

    (3)

    A partir dos valores da radincia, calcula-se a reflectncia no topo da atmosfera, conforme

    apresenta a Equao 4:

    (4)

    Onde:

    i: Nmero de bandas espectrais

    REF: valor de reflectncia

    RAD: valor de radincia

    SunDist: Distncia entre a Terra e o Sol no dia da aquisio da imagem em unidades

    astronmicas

    EAI: Irradincia solar na exoatmosfera

    SolarZenith: ngulo zenital solar (= 90o - elevao solar)

    2.3 Correo atmosfrica

    A presena da atmosfera pode causar diversos efeitos como a diminuio da faixa de

    valores digitais possveis registrados pelo sensor, diminuio do contraste entre superfcies

    adjacentes e alterao do brilho de cada ponto na imagem. De acordo com Zullo Jr. (1994), a

    absoro e o espalhamento da luz solar so causados pela presena dos gases (vapor dgua,

    oznio, oxignio e dixido de carbono) e dos aerossis (pequenas partculas materiais,

    diferentes do gelo e da gua, em suspenso com raio variando de 0,10 m a 10 m).

    A correo atmosfrica foi realizada no ATCOR2 (ATmospheric CORrection), um

    mdulo do software ERDAS IMAGINE e que utiliza o cdigo MODTRAN-4 (MODerate

    Resolution Atmospheric TRANsmittance Algorithm). O ATCOR um algoritmo desenvolvido

    para imagens de mdia e alta resoluo espacial, como Landsat TM, SPOT, QuickBird ou

    RapidEye, desde que sejam fornecidas as caractersticas espectrais e os dados de calibrao

    radiomtrica de cada sensor.

    O ATCOR possui um algoritmo especfico para a correo atmosfrica das imagens

    utilizadas neste trabalho. No entanto, necessrio inserir os seguintes parmetros: data de

    aquisio da imagem, nmero de bandas, tipo de sensor, arquivo de calibrao do sensor,

    ngulo de azimute solar, ngulo zenital solar, ngulo azimutal do satlite, ngulo de visada do

    satlite, modelo atmosfrico, elevao mdia da rea de 500 metros e visibilidade da cena.

    2.4 Clculo do NDVI

    Para a avaliao da influncia da correo atmosfrica nas bandas do vermelho e do

    infravermelho prximo dos dois sensores, foi calculado o NDVI que um ndice de vegetao

    e representa o contraste espectral entre a resposta das plantas verdes nas bandas do vermelho e

    infravermelho prximo. Para obt-lo, deve-se usar a Equao 5:

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  • NDVI = (NIR - R) / (NIR + R) (5)

    Onde, NIR = reflectncia espectral da banda do sensor na faixa do infravermelho

    prximo; R = reflectncia espectral da banda do sensor na faixa do vermelho.

    Para o satlite Landsat 5 foram utilizadas as bandas 3 (RED, 0.66 m) e 4 (NIR, 0.83 m)

    e para o RapidEye as bandas 3 (RED, 0.657 m) e 5 (NIR, 0.805 m), correspondentes ao

    vermelho e infravermelho prximo, respectivamente.

    O clculo foi realizado no software ERDAS IMAGINE e os resultados variaram entre

    -1.0 e + 1.0. reas com vegetao mais vigorosa tendem a apresentar valores positivos altos

    entre 0.5 e 1.0. J vegetaes mais esparsas possuem valores positivos mais baixos,

    aproximadamente entre 0.2 e 0.5. Os solos possuem valores ainda mais baixos entre 0.1 e 0.2,

    podendo at alcanar valores negativos. As nuvens apresentam valores prximos de zero e os

    corpos de gua valores negativos.

    3.0 Resultados e Discusso

    As Figuras 2(a), 2(b), 2(c) e 2(d) apresentam as imagens resultantes do clculo do NDVI

    realizados para as imagens Landsat 5 e RapidEye. As reas claras representam a presena de

    vegetao e as reas mais escuras ausncia desta.

    Figura 2 - (a) Imagem NDVI - RapidEye sem correo atmosfrica; (b) Imagem NDVI -

    Landsat 5 sem correo atmosfrica; (c) Imagem NDVI - RapidEye com correo

    atmosfrica; (c) Imagem NDVI - Landsat 5 com correo atmosfrica;

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  • Foram realizadas comparaes entre os valores de NDVI das imagens no corrigidas e

    corrigidas para os efeitos atmosfricos. Os resultados obtidos esto apresentados na Tabela 1.

    Tabela 1. Valores de NDVI das imagens Landsat 5 e RapidEye de NDVIs e da diferena da

    mdia entre as duas imagens.

    Classe Parmetro NDVI sc

    Diferena NDVI cc

    Diferena LD RE LD RE

    Vegetao Mdia 0.78 0.66 0.12 0.82 0.87 0.04

    Variao (%)

    5.12 31.81

    Solo

    exposto

    Mdia 0.24 0.06 0.18 0.05 0.09 0.03

    Variao (%)

    -79.16 50.00

    Pastagem Mdia 0.59 0.45 0.14 0.52 0.56 0.04

    Variao (%)

    -11.86 24.44

    gua Mdia -0.20 -0.38 0.18 -0.47 -0.49 0.02

    Variao (%)

    135.0 28.94

    Onde: LD = Landsat; RE = RapidEye; NDVI sc = NDVI sem correo atmosfrica; NDVI cc = NDVI com

    correo atmosfrica.

    Por meio da anlise da Tabela 1 possvel notar a diferena entre os valores mdios de

    NDVI obtidos a partir das imagens corrigidas e no corrigidas. Observa-se que, devido a

    influncia atmosfrica, a diferena da mdia dos valores entre as imagens que no passaram

    pelo processo de correo atmosfrica sempre maior do que a das imagens que foram

    corrigidas. Isso acontece por que a presena dos efeitos atmosfricos de espalhamento e

    absoro ocasionados pelos aerossis, vapor d'gua e do oznio alteram os valores reais que

    deveriam ser registrados pelo sensor.

    A Tabela 1 ainda apresenta dados que permitem avaliar as variaes percentuais entre

    uma mesma imagem sem correo e com correo. Observa-se que a influncia atmosfrica

    faz com que o ndice de vegetao NDVI seja, na maioria das classes, subestimado,

    apresentando valores de variao percentual positivos.

    Nas Figuras 3 (a), (c), (e) e (g) possvel observar que os valores de NDVIs para as 10

    amostras por classe, apresentam acentuadas variaes para um mesmo pixel entre as duas

    imagens. J nas Figuras 2 (b), (d), (f) e (h), observa-se que os valores obtidos em funo da

    correo atmosfrica apresentam-se mais semelhantes, j que os efeitos da absoro e do

    espalhamento nos fluxos incidentes e refletidos foram minimizados.

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  • 0,55

    0,60

    0,65

    0,70

    0,75

    0,80

    0,85

    0,90

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    NDVI sem correo -

    Vegetao

    3a

    0,55

    0,60

    0,65

    0,70

    0,75

    0,80

    0,85

    0,90

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    NDVI com correo -

    Vegetao

    3b

    0,00

    0,10

    0,20

    0,30

    0,40

    0 2 4 6 8 10

    NDVI sem correo -

    Solo exposto

    3c

    0,00

    0,10

    0,20

    0,30

    0,40

    0 2 4 6 8 10

    NDVI com correo -

    Solo exposto

    3d

    0,00

    0,20

    0,40

    0,60

    0,80

    0 2 4 6 8 10

    NDVI sem correo -

    Pastagem

    3e

    0,00

    0,20

    0,40

    0,60

    0,80

    0 2 4 6 8 10

    NDVI com correo -

    Pastagem

    3f

    -0,80

    -0,60

    -0,40

    -0,20

    0,00

    0 2 4 6 8 10

    NDVI sem correo -

    gua

    3g -0,80

    -0,60

    -0,40

    -0,20

    0,00

    0 2 4 6 8 10

    NDVI com correo -

    gua

    3h

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  • Figura 3 - (a), (c), (e) e (g) Valores de NDVI sem correo atmosfrica para a classe

    vegetao, solo exposto, pastagem e gua, respectivamente; (b), (d), (f) e (h) Valores de

    NDVI com correo atmosfrica para a classe vegetao, solo exposto, pastagem e gua,

    respectivamente.

    4. Concluses

    O conhecimento das condies da atmosfera no momento da aquisio das imagens de

    elevada importncia para que a correo atmosfrica resulte em dados precisos, j que

    permitem um melhor embasamento fsico nas correes. Com esses dados aplicados a

    modelos matemticos, possvel recuperar o percurso da radiao e reconstruir as

    caractersticas espectrais da superfcie terrestre.

    Investimentos em satlites que realizem monitoramentos atmosfricos diariamente,

    proporcionaro o fornecimento dos dados atmosfricos referentes rea dos usurios e estes,

    por sua vez, podero gerar imagens de reflectncia de superfcie mais precisas. Atualmente,

    os satlites TERRA, lanado em dezembro de 1999, e o satlite AQUA, lanado em maio de

    2002, disponibilizam os dados atmosfricos por meio do sensor MODIS (Moderate

    Resolution Imaging Spectroradiometer), realizando monitoramentos atmosfricos, ocenicos

    e continentais. A desvantagem desse sensor a baixa resoluo espacial.

    A AMS Kepler est desenvolvendo os subsistemas de ingesto, gravao, processamento

    e gerao para o sensor AWFI do satlite Amazonia 1, que tem previso de lanamento para

    2013 e o primeiro satlite de observao terrestre desenvolvido no Brasil. O Amazonia 1

    possuir 40 metros de resoluo espacial, 3 bandas no VIS e 1 banda no NIR e gerar imagens

    do planeta a cada 5 dias. Um dos principais objetivos do Amaznia-1 fornecer imagens

    frequentes das reas agrcolas brasileiras e monitorar as florestas nacionais. Assim, a

    disponibilidade sistemtica de dados atmosfricos integrados ao sistema do satlite Amazonia

    1 pode ser explorada na gerao de produtos corrigidos atmosfericamente e, por

    consequncia, mais confiveis.

    Este trabalho foi desenvolvido como parte da execuo de um contrato entre o INPE e a

    AMS Kepler celebrado segundo a Lei de Inovao Tecnolgica.

    Referncias Bibliogrficas

    Moreira, M.A. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicao. Xa.

    ed. Atual. ampl.- Viosa: Ed. UFC, 2005.

    Zullo Junior, J. Correo atmosfrica de imagens de satlite e aplicaes. Campinas:

    Universidade Estadual de Campinas, 1994. 189p. Tese Doutorado.

    Schowengerdt, R. A. Remote Sensing Models and Methods for Image Processing. 3a ed.,

    Elsevier, 2007.

    Liesenberg, V.; Galvo, L. S.; Ponzoni, F. J. Influncia da geometria de visada sobre o NDVI

    obtido a partir de dados de reflectncia aparente e superfcie. In: seminrio de atualizao em

    sensoriamento remoto e sistemas de informaes geogrficas aplicados engenharia florestal,

    9., Curitiba. Anais... 2006. CD-ROM. ISBN 21788634.

    Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE

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