influência da correção atmosférica no cálculo do Índice de vegetação ndvi em imagens landsat...
DESCRIPTION
CORREÇÃO ATMOSFÉRICA - LANDSATTRANSCRIPT
-
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
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1442
-
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.
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1443
-
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;
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1444
-
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:
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1445
-
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;
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1446
-
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.
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1447
-
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
Anais XVI Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguau, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
1448
-
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
1449