La supervision de stage et les TIC

A caracterização da cobertura do solo através de imagem de satélite tem sido amplamente utilizada e diversas técnicas de classificação digital foram desenvolvidas. As técnicas de classificação digital implicam na implementação de uma regra de decisão para que o sistema possa atribuir uma determinada classe a um certo conjunto de pontos da imagem (pixels). Essas técnicas objetivam tornar o processo de mapeamento ou reconhecimento de características da superfície terrestre menos subjetivo e com maior potencial de repetição em situações subsequentes (NOVO, 2010).

A classificação de imagens permite, assim, a criação de imagens virtuais da área para a realização de um posterior cruzamento das informações obtidas, ou mesmo para a elaboração de mapas temáticos. Neste procedimento é feita uma comparação, em geral, entre pelo menos duas bandas do espectro, para que se possa comparar o mesmo pixel por meio de possíveis diferentes respostas (FITZ, 2008).

A classificação multi-espectral de imagens é uma das muitas técnicas utilizadas para extração de informações da superfície terrestre. Existem dois tipos de classificação de imagem de satélites: não supervisionada e supervisionada. Em geral, é possível distinguir entre uma classificação supervisionada e uma não-supervisionada. No processo de identificação supervisionada, o analista seleciona amostras de áreas que representam as características das diferentes classes, classificação é feita com base nas estatísticas das amostras identificadas (CREUTZFELDT, 2006). Segundo Fitz (2008), esse método diz respeito à capacidade interpretativa do técnico. Assim, uma imagem será classificada com base em determinados parâmetros definidos pelo profissional que, necessariamente, deverá ter conhecimento das características da área de trabalho. A escolha de áreas ou polígonos representativos ou de treinamento na imagem, vetorizados sob a forma de polígonos que definem elementos notáveis, servirá como base para a sua padronização. As áreas de treinamento, portanto, deve conter quantidade suficiente de pixels, cuja reflectância representa uma feição previamente determinada.

No processo de classificação não-supervisionada, o analista define alguns parâmetros que são usados para computar padrões estatísticos das classes. Após o estabelecimento das classes, diferentes técnicas podem ser usadas para classificar cada pixel de uma imagem (CREUTZFELDT, 2006). Este método classifica os pixels de forma automática e por meio de uma padronização de sua reflectância. Em termos gerais, é utilizado para atividades em que não se tem acesso à área trabalhada, isto é, não se tem certeza do comportamento dos alvos. Tal situação implica incertezas quanto aos produtos gerados, pois não se tem controle sobre os agrupamentos selecionados (FITZ, 2008).

Neste estudo, o processo de classificação de imagem, para a determinação do Fator Uso e Manejo Solo (C), foi realizado a partir de imagens do Satélite Landsat 5 TM. Optou-se pela utilização destas imagens por ser amplamente utilizada na literatura, apresentando resultados satisfatórios e por ser de fácil aquisição.

3.4.1 Satélites da série Landsat

O programa norte-americano Landsat representou no século XX um modelo de missão de sensoriamento remoto de recursos naturais, principalmente porque permitiu incorporar, em seus sucessivos satélites, características requeridas pelos usuários dos dados. O programa Landsat constitui-se em uma série de 7 satélites desenvolvidos e lançados pela Agência Espacial Norte Americana (NASA) a partir do final da década de 60, em intervalo médio de 3 a 4 anos, o resumo deste programa é apresentado pela Tabela 3.

Conforme Jensen (2009), o Brasil foi o terceiro país do mundo a se capacitar para adquirir imagens do Landsat em julho de 1973, completando em 2009, 36 anos de aquisição de imagens sobre todo o território brasileiro a partir da antena de recepção de dados do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), localizado em Cuiabá-MT.

Tabela 3 – Resumo do Programa Landsat.

Satélite Operação Sensores

Resolução Espacial (m) Temporal (dias) Landsat1 23/07/1972 RBV 80 18 01/06/1978 MSS 80 Landsat2 22/01/1975 RBV 80 18 25/02/1982 MSS 80 Landsat3 05/05/1978 RBV 30 18 31/03/1983 MSS 80 Landsat4 16/07/1982 MSS 80 16 SET./1993 TM 30 Landsat5 01/03/1984 MSS 80 16 EM ATIVIDADE TM 30

Landsat6 10/05/1993 ETM+ 15 (PAN) 16

FRACASSOU 30 (MS)

Landsat7 04/04/1999 ETM+ 15 (PAN) 16

MAIO/2003 30 (MS)

3.4.2 Satélite Landsat 5 e o sensor Thematic Mapper (TM)

A órbita do Landsat 5 é caracterizada como: repetitiva e circular; quase polar, permitindo uma cobertura da superfície terrestre entre 81° N e 81° S , cruzando o equador de Norte para Sul, o que significa dizer que o mesmo opera numa órbita descendente; heliosincrones, ou seja, qualquer ponto que seja observado será na mesma hora, sempre imageando cada região às 9:45 h (hora solar local); Este satélite ocorre a uma altitude de 705 km; com uma velocidade 7,7 km.s-1; e tempo de percurso de órbita de 98,2 minutos, realizando 14 órbitas por dia, com tempo de revisita de 16 dias.

O sensor TM (Thematic Mapper), foi colocado em órbita em 1982, fazendo parte da carga útil dos satélites Landsat4 e 5, conforme pode ser observado na Tabela 3. O TM opera em sete bandas espectrais, sendo três na região do visível, três na região do infravermelho (IV) refletido e uma na região do IV termal. A largura da faixa imageada é de 185 km x 185 km com resolução espacial nas regiões do visível e infravermelho refletido de 30 m x 30 m e na região do termal é de 120 m x 120 m. O Tabela 4 apresenta um resumo das características das 7 bandas que compõem o TM.

Tabela 4 – Características do sensor TM. Banda Intervalo espectral (mm) Região do espectro Resolução espacial (m) Aplicações 1 0,45 - 0,52 Azul 30

Apresenta sensibilidade a plumas de fumaça oriundas de queimadas ou atividade industrial.

2 0,52 - 0,60 Verde 30

Altamente absorvida por corpos d'água apresentando sensibilidade à presença de sedimentos em suspensão

3 0,63 - 0,69 Vermelho 30

Apresenta sensibilidade entre os diferentes tipos de cobertura vegetal, permite delimitar a mancha urbana, incluindo identificação de novos loteamentos.

4 0,76 - 0,90 Infravermelho

próximo 30

Apresenta sensibilidade à rugosidade da copa das florestas (dossel florestal), permite o mapeamento de área de queimadas e área agrícolas.

5 1,55 - 1,75 Infravermelho

médio 30

Apresenta sensibilidade ao teor de umidade das plantas, servindo para observar estresse na vegetação.

6 10,4 - 12,5 Infravermelho

termal 120

Apresenta sensibilidade aos fenômenos relativos aos contrastes térmicos, servindo para detectar propriedades termais de rochas, solos, vegetação e água.

7 2,08 - 2,35 Infravermelho

médio 30

Apresenta sensibilidade à morfologia do terreno, permitindo obter informações sobre geomorfologia, solos e geologia.

Fonte: ENGESAT (2011).