DETECCcedilAtildeO E DISCRIMINACcedilAtildeO DE SOMBRAS NUVENS E CORPOS DrsquoAacuteGUA EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Detection and Discrimination of Shades Clouds and Waterbodies in Remote Sensing

Images

Airton Marco Polidorio 1

Nilton Nobuhiro Imai 2Antonio Maria Garcia Tommaselli 2

Franklin Ceacutesar Flores 1

1Universidade Estadual de Maringaacute ndash UEM Departamento de Informaacutetica ampolido fcfloresdinuembr

2Universidade Estadual Paulista ndash UNESPPresidente Prudente

Departamento de CartografiaFCT ndash Presidente Prudente nnimai tomaseliprudenteunespbr

RESUMO Este artigo apresenta uma teacutecnica para segmentaccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua nuvens e aacutereas afetadas por sombras presentes em imagens multiespectrais adquiridas pelos sateacutelites CBERS e Landsat Essa teacutecnica eacute baseada somente nos dados espectrais e de cor das feiccedilotildees imageadas Foram realizados vaacuterios experimentos usando imagens complexas contendo corpos drsquoaacutegua nuvens sombras solo exposto e variados tipos de vegetaccedilatildeo Operaccedilotildees simples de imagens satildeo aplica-das para realccedilar as feiccedilotildees de interesse Esse realce eacute necessaacuterio para promover um niacutevel de seguranccedila maior nas opera-ccedilotildees de segmentaccedilatildeo das feiccedilotildees e eacute feito usando tanto os padrotildees da resposta radiomeacutetrica como a natureza da cor dessas feiccedilotildees Para auxiliar o processo de discriminaccedilatildeo dessas feiccedilotildees dois iacutendices indicativos satildeo usados NDVI para indicar a presenccedila de vegetaccedilatildeo e WWI para indicar a presenccedila de aacutegua Para imagens CBERS eacute necessaacuterio fazer um ajuste radiomeacutetrico nas imagens para se alcanccedilar resultados mais adequados Para realizar esse ajuste radiomeacutetrico foi proposto e avaliado um procedimento automaacutetico que permite recuperar informaccedilotildees sobre os atributos de cor das fei-ccedilotildees que foram degenerados pela accedilatildeo dos efeitos atmosfeacutericos (absorccedilatildeo e espalhamento) Palavras chaves Sensoriamento Remoto Realce de Feiccedilotildees Extraccedilatildeo de Feiccedilotildees Efeitos Atmosfeacutericos

ABSTRACT This paper proposes an automatic technique for water bodies shadow and cloud segmentation applied to imagery ac-quired by CBERS and Landsat satellites The technique is based on spectral and color data Experiments were accom-plished using complex landscape images containing water bodies clouds shadows exposed soil and varied vegetation Straightforward operations are applied to enhance the features of interest in order to improve the segmentation results with robustness The radiometric response pattern of each feature in particular as well its colors nature are used to accomplish this enhance To improve the discrimination process of those features two features indexes was used NDVI to indicate the vegetation presence and WWI to indicate the water presence For CBERS images were necessary the application of an automatic radiometric adjustment process in order to achieve appropriate results To accomplish that radiometric adjustment was proposed and evaluated a procedure that allows recovering color attributes information of the features that was degenerated by atmospheric effects action (absorption and scattering) Keywords Remote Sensing Feature Enhancement Feature Extraction Atmospheric Effects

1 INTRODUCcedilAtildeO

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Sombras e nuvens causam seacuterias interferecircncias em imagens da superfiacutecie do terreno degradando a res-posta radiomeacutetrica ou provocando a completa oclusatildeo de feiccedilotildees Em geral para imagens de sateacutelite as nuvens provocam muita reduccedilatildeo na aacuterea uacutetil da imagem tanto pela oclusatildeo como pela sombra projetada sobre o terre-no As regiotildees afetadas por sombras tecircm um compor-tamento espectral muito proacuteximo daquele apresentado por corpos drsquoaacutegua dificultando a discriminaccedilatildeo entre esses dois elementos

Este trabalho apresenta uma teacutecnica baseada apenas em atributos radiomeacutetricos e de cor para detectar e discriminar nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua em imagens das bandas 1 2 3 e 4 dos sateacutelites CBERS e Landsat7 ETM A detecccedilatildeo e a discriminaccedilatildeo satildeo feitas com o auxiacutelio de iacutendices indicadores de feiccedilotildees mais precisamente o NDVIndashNormalized Difference Vegetati-on Index (JENSEN 2000) e o WWIndashWeighted Water Index (POLIDORIO et al 2004) e informaccedilotildees de atributos de cor desses alvos (mais precisamente valores de intensidade e saturaccedilatildeo de cor)

2 DETECCcedilAtildeO DE NUVENS SOMBRAS E COR-POS DrsquoAacuteGUA 21 Nuvens e Sombras

(SONG e CIVCO 2002) usaram imagens das bandas 1 e 4 do Landsat TM adquiridas em duas datas diferentes d1 e d2 para detectar e reduzir aacutereas cobertas por nuvens e sombras Primeiro fizeram um ajuste radiomeacutetrico entre as imagens temporais para equilibrar o brilho e o contraste dos valores DN (Digital Number) entre essas imagens com base na variaccedilatildeo dos valores de brilho e no conhecimento preacutevio do Modelo Digital do Terreno por considerarem que a variaccedilatildeo de relevo tem influecircncia significativa na resposta radiomeacutetrica observada Aplicaram uma seacuterie de valores de limiar (constantes) diretamente sobre os valores de brilhos registrados nas bandas 1 e 4 objetivando a segmentaccedilatildeo das regiotildees sombreadas e sobrepostas por nuvens Os resultados dessa preacute-segmentaccedilatildeo satildeo confirmados atraveacutes de anaacutelises das diferenccedilas altamente discrepan-tes entre as imagens temporais

As principais desvantagens desse meacutetodo satildeo 1) o excesso de valores constantes fixados (valores de limiar) aplicados diretamente sobre os valores de brilho registrados nas bandas da imagem supondo que o com-portamento espectral dos alvos seja independente das condiccedilotildees atmosfeacutericas ou eacutepoca do ano de aquisiccedilatildeo das imagens e 2) a necessidade de um Modelo Digital do Terreno para realizar o ajuste radiomeacutetrico

(POLIDORIO et al 2003) associaram regiotildees de sombra com os componentes S e I do sistema de cor HSI para imagens RGB (composiccedilatildeo colorida 3-2-1 para imagens CBERS e Landsat) Sombras satildeo regiotildees de baixa intensidade luminosa (I) causada pelo blo-queio da incidecircncia de luz direta e com alta saturaccedilatildeo (S) causada pelo espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

(HULST 1957) 1 se

0 caso contraacuterio

I S kSDW

minus le=⎧⎨⎩

(1)

Na Equaccedilatildeo 1 a diferenccedila I ndash S produz valores

menores ou iguais a zero para aquelas regiotildees afetadas por sombras (ou candidatas) A detecccedilatildeo final das aacutereas sombreadas eacute feita mediante aplicaccedilatildeo de valor de limi-ar (k) sobre as regiotildees candidatas O valor de k depende da altitude do sensor das condiccedilotildees atmosfeacutericas e das caracteriacutesticas de imageamento do sensor (ex uso de filtros sensor baseado em filme fotogrameacutetrico ou digi-tal etc) Os valores possiacuteveis para k pertencem ao in-tervalo [ndash1 1] quando forem usados valores de I e S pertencentes ao intervalo [0 1] na Equaccedilatildeo 1

A principal vantagem desse meacutetodo eacute que ele estaacute apoiado no comportamento radiomeacutetrico da som-bra A desvantagem estaacute em estimar o valor parameacutetrico k o qual depende da altitude da plataforma e das carac-teriacutesticas de imageamento do sensor Essa teacutecnica fre-quumlentemente confunde corpos drsquoaacutegua e regiotildees sombre-adas

(DARE 2005) propocircs uma teacutecnica para detec-tar e reduzir os efeitos negativos das aacutereas sombreadas usando imagens pancromaacuteticas de alta resoluccedilatildeo espaci-al (asymp1m) e radiomeacutetrica (11 bits) dos sateacutelites Ikonos e Quickbird de aacutereas urbanas de alta densidade A propos-ta estaacute baseada na expectativa do histograma da imagem de uma aacuterea urbana densa ser bi-modal por considerar que para estas imagens praticamente soacute existem edifi-caccedilotildees e sombras e que dos 2048 tons de cinza possiacuteveis nessas imagens as sombras ocupam o intervalo [0 255] permitindo simplificar a imagem original eliminando todos os pixels com valor de brilho maior que 255

Esse meacutetodo confunde corpos drsquoaacutegua com re-giotildees sombreadas Entretanto o autor propocircs uma estra-teacutegia para amenizar essa confusatildeo baseando-se na varia-ccedilatildeo dos valores radiomeacutetricos dos pixels de uma regiatildeo conexa A variabilidade de uma regiatildeo de sombra eacute maior que a variabilidade dos pixels que compotildeem um corpo drsquoaacutegua Essa estrateacutegia falha quando corpos drsquoaacutegua e regiotildees sombreadas estiverem conectados entre si pois eles ficam fazendo parte de uma mesma regiatildeo conexa Uma questatildeo que natildeo eacute esclarecida pelo autor eacute como a decisatildeo de haver ou natildeo corpos drsquoaacutegua na ima-gem eacute feita uma vez que sempre existiratildeo aacutereas som-breadas em imagens de uma regiatildeo urbana densa A vantagem desse meacutetodo estaacute na proposta de discrimina-ccedilatildeo entre sombras e aacutegua As desvantagens satildeo 1) a aplicabilidade somente em imagens de regiotildees de alta densidade urbana e 2) uso particular em imagens com alta resoluccedilatildeo radiomeacutetrica e espacial

22 Corpos Drsquoaacutegua

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

O uso do Sensoriamento Remoto em apoio aos estudos hidroloacutegicos jaacute se tornou comum como por exemplo o uso de imagens para mapear delinear e estimar profundidade de corpos drsquoaacutegua verificar e con-trolar a qualidade da aacutegua mensurar a turgidez e a con-

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centraccedilatildeo de sedimentos em suspensatildeo detectar e clas-sificar plantas aquaacuteticas com base nos valores de reflec-tacircncia da aacutegua extraiacutedos dessas imagens

(KUMAR et al 1997) utilizaram imagens da banda 4 (770ndash860nm) do sensor LISS-2 transportado pelo sateacutelite indiano IRS-P2 para mensurar a profundi-dade de rios (SCHNEIDER et al 1996) usaram ima-gens da banda termal do Landsat-5 TM (10400ndash12500nm) para mensurar com elevada precisatildeo a tem-peratura da superfiacutecie de lagos (WILDALLEN et al 1997) descreveram uma teacutecnica experimental realizada em laboratoacuterio para classificar e mensurar a concentra-ccedilatildeo de clorofila-A em aacuteguas turvas baseando-se no caacutelculo da razatildeo simples entre valores de reflectacircncias observados especificamente em 440nm e 560nm

O uso de imagens de plataformas orbitais co-mo recurso de apoio ao estudo de corpos drsquoaacutegua faz com que novos problemas sejam adicionados ao pro-blema original por exemplo (1) perda de informaccedilotildees devido agrave baixa resoluccedilatildeo espacial da imagem (30 m para imagens Landsat) e a limitaccedilatildeo da resoluccedilatildeo espectral do sensor usado no imageamento (4 bandas espectrais para o CBERS) (2) interferecircncias radiomeacutetricas causa-das pelos efeitos atmosfeacutericos os quais provocam alte-raccedilotildees na resposta radiomeacutetrica das feiccedilotildees (3) detec-ccedilatildeo e extraccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua presentes na imagem e (4) extraccedilatildeo das informaccedilotildees desejadas dos corpos drsquoaacutegua extraiacutedos

As vantagens do uso de imagens de sensores orbitais para realizaccedilatildeo de estudos de corpos drsquoaacutegua satildeo (1) diminuiccedilatildeo dos custos envolvidos (2) rapidez e constacircncia de acesso aos dados (3) possibilita uma cobertura espacial mais ampla permitindo analisar mais facilmente os relacionamentos de um corpo drsquoaacutegua com outros elementos presentes ou ausentes na regiatildeo estu-dada

(a) (b) (c)

(d) (e) Figura 1 Imagens LandSat 7ETM ndash Resultados obtidos pelos iacutendices NDWI e WWI (a) Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza) (b) Banda 4 (c) Banda 5 (d) Imagem NDWI (e) Imagem WWI (proposto neste trabalho)

Note que o uso de imagens adquiridas com alta resoluccedilatildeo espectral simplifica o trabalho de segmenta-ccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua Pode-se por exemplo usar a

razatildeo simples entre valores de reflectacircncia das bandas espectrais correspondentes a 900 e 970nm chamada Water Index (WI) proposta por (PENtildeUELAS et al 1997) para realccedilar corpos drsquoaacutegua ou a diferenccedila norma-lizada Normalized Difference Water Index (NDWI) proposta por (GAO 1996) o qual usa valores de reflec-tacircncia das bandas espectrais correspondentes a 860 e 1240nm para computar um iacutendice indicador de corpos drsquoaacutegua As imagens das bandas 4 e 5 adquiridas pelo Landsat 7ETM podem ser usadas no caacutelculo do NDWI (GAO 1996) A Figura 1 mostra o resultado dessa apli-caccedilatildeo (veja tambeacutem Figura 4)

A Figura 1d mostra que o NDWI proposto por Gao promove um realce tanto nos corpos drsquoaacutegua como nas regiotildees de solo exposto uacutemido dificultando a dis-criminaccedilatildeo entre essas duas feiccedilotildees As Figuras 1e e 4c mostram a qualidade do resultado produzido pelo WWI (Weighted Water Index) proposto como parte deste trabalho (Seccedilatildeo 3)

Regiotildees de solo exposto seco em geral tecircm al-tos valores de reflectacircncias em toda a regiatildeo do espectro eletromagneacutetico visiacutevel com uma gama de respostas dependente de sua constituiccedilatildeo quiacutemica e umidade Na regiatildeo do infravermelho-proacuteximo (800-1200nm) a vege-taccedilatildeo bem como o solo exposto seco e rochas apresen-tam valores altos de reflectacircncia Poreacutem para regiotildees do espectro eletromagneacutetico maiores que 1400nm infra-vermelho-meacutedio (IVM) as distinccedilotildees entre solo seco e vegetaccedilatildeo satildeo mais acentuadas Enquanto a reflectacircncia do solo seco aumenta a da vegetaccedilatildeo diminui e da aacutegua eacute praticamente zero (Figura 2)

A aacutegua tem a caracteriacutestica de refletir uma par-cela muito pequena da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica incidi-da pois a maior parte dessa energia radiante incidente eacute transmitida absorvida e dispersada pela aacutegua O espec-tro da radiaccedilatildeo refletida pela aacutegua ocupa em geral a faixa de comprimentos de onda entre 400-900nm Cor-pos drsquoaacutegua limpa satildeo mais evidentes por apresentarem baixa reflectacircncia principalmente nas faixas espectrais iguais ou superiores ao infravermelho-proacuteximo (IVP) (Figura 2) A presenccedila de sedimentos de solo na aacutegua provoca uma resposta espectral que se aproxima da resposta emitida pelo solo uacutemido

V

erde

Ref

lect

acircnci

a

IVM

IVP

10 08 06 04 02 00

04 08 12 16 20 24

Comprimento de Onda (microm)

Solo Seco Vegetaccedilatildeo Aacutegua

Figura 2 Comportamento espectral solo seco vegetaccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua limpos (Adaptado de CENTENO (2004))

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Interaccedilotildees da energia luminosa incidente com a aacutegua satildeo complexas e dependem de uma seacuterie de fatores como a reflexatildeo especular (rugosidade da superfiacutecie) tipo e concentraccedilatildeo de materiais em suspensatildeo (clorofi-la argilas e nutrientes) tipo e constituiccedilatildeo do fundo do corpo drsquoaacutegua e variaacuteveis climatoloacutegicas que alteram seu comportamento espectral (CHUVIECO 1990) e (CENTENO 2004)

23 Ajuste Radiomeacutetrico ndash Atenuaccedilatildeo do Espalha-mento e da Absorccedilatildeo Atmosfeacuterica

A remoccedilatildeo de interferecircncias em imagens de sa-

teacutelites provocadas pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica constitui um dos problemas relevantes de Sensoriamento Remoto Enquanto a ab-sorccedilatildeo tem um efeito subtrativo sobre os valores de reflectacircncia das feiccedilotildees o espalhamento tem um efeito aditivo

Para imagens adquiridas na faixa de 390 a 900nm do espectro eletromagneacutetico predominam as interferecircncias provocadas pelo espalhamento atmosfeacuteri-co de Rayleigh Mie e natildeo-seletivo dentre os quais o de Rayleigh eacute o mais severo

O espalhamento atmosfeacuterico (ZULLO et al 1996) corresponde agrave mudanccedila aleatoacuteria na direccedilatildeo de propagaccedilatildeo da irradiaccedilatildeo solar devido a sua interaccedilatildeo elaacutestica com pequenas partiacuteculas gases e aerossoacuteis em suspensatildeo Nessa interaccedilatildeo os foacutetons natildeo satildeo perdidos mas apenas redistribuiacutedos em todas as direccedilotildees sem haver mudanccedila no comprimento da onda eletromagneacuteti-ca Entatildeo nesse caso a energia que chega ao sensor eacute uma parcela da radiaccedilatildeo que sofreu alteraccedilatildeo de trajetoacute-ria na atmosfera adicionada agrave energia refletida pelos alvos da superfiacutecie do terreno Esse efeito aditivo torna a imagem nebulosa (ver Figura 6a)

A absorccedilatildeo eacute outro mecanismo de interaccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica com a atmosfera Em contraste com o espalhamento esse eacute um fenocircmeno causado principalmente por moleacuteculas de gases que absorvem energia de vaacuterios comprimentos de onda O ozocircnio absorve radiaccedilatildeo ultravioleta O dioacutexido de carbono absorve muita energia da porccedilatildeo do infravermelho-distante O vapor drsquoaacutegua afeta ondas eletromagneacuteticas de 1μm ateacute 22μm A poluiccedilatildeo e outros agentes quiacutemicos em suspensatildeo na atmosfera tambeacutem promovem a absor-ccedilatildeo (KAUFMAN et al 2001)

3 FUNDAMENTOS DO MEacuteTODO PROPOSTO Os fundamentos do meacutetodo proposto neste tra-

balho estatildeo baseados na exploraccedilatildeo das diferenccedilas das respostas radiomeacutetricas e das diferenccedilas dos atributos de cor das nuvens corpos drsquoaacutegua e das sombras quando comparadas entre elas proacuteprias e com esses mesmos atributos de outras feiccedilotildees

(POLIDORIO et al 2003) mostraram que re-giotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espa-lhamento atmosfeacuterico de Rayleigh no qual as ondas

eletromagneacuteticas de menor comprimento em relaccedilatildeo ao visiacutevel (azul e violeta) satildeo desviadas mais intensamen-te saturando a regiatildeo sombreada com essas cores Por outro lado as nuvens satildeo compostas de partiacuteculas maio-res as quais provocam o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo o qual eacute caracterizado por desviar indiscrimina-damente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel e o efeito aditivo de todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel desviados produz luz branca determinando desta maneira a cor de aparecircncia das nuvens (JENSEN 2000)

31 Sistema de Cor HSI

Os sistemas de cor (como RGB HSI HSV etc) satildeo modelos matemaacuteticos concebidos para repre-sentaccedilatildeo da cor (GOMES e VELHO 1994)

O sistema de cor HSI representa uma determi-nada cor atraveacutes de trecircs atributos H (hue ou matiz) valor que representa uma cor especiacutefica S (saturation) valor que representa quanto que uma determinada cor eacute saturada ou pura em relaccedilatildeo ao branco (Figura 3c) Por fim I (intensity) valor que representa o brilho de uma determinada cor Quanto maior for a luminosidade de uma cor maior a sua intensidade (Figura 3b) Neste trabalho a transformaccedilatildeo do sistema de cor RGB para HSI eacute feita sobre a composiccedilatildeo colorida R3G2B1 ndash Figura 3a e 6a

(a)

(b)

(c)

Figura 3 Atributos de cor do sistema HSI (a) Imagem Original Landsat 7ETM Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza Veja imagem

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em cores na Figura 5a) (b) Intensidade (I) (c) Satura-ccedilatildeo (S)

Faz-se a seguinte inferecircncia sobre os compo-nentes do sistema de cor HSI e o problema de detecccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua Nuvens promovem o espalhamento natildeo-seletivo ou seja a luz proveniente dessa feiccedilatildeo estaacute proacutexima do branco determinando os atributos de cor 1) alta intensidade e 2) baixa satura-ccedilatildeo Por outro lado regiotildees sombreadas satildeo 3) escuras devido agrave oclusatildeo da luz incidente e 4) saturadas devido ao espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

Corpos drsquoaacutegua e sombras apresentam um com-portamento muito parecido na anaacutelise dos atributos de intensidade e saturaccedilatildeo devido ao processo interaccedilatildeo da energia incidente com a aacutegua Assim como no caso das regiotildees sombreadas o espalhamento atmosfeacuterico passa a ter grande influecircncia no baixo valor de brilho obser-vado sobre essas feiccedilotildees ao tornaacute-las altamente satura-das principalmente com a cor azul As Figuras 3b e 3c mostram o comportamento dos atributos de cor (intensi-dade e saturaccedilatildeo) para nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua

A presenccedila de diferentes feiccedilotildees torna as ima-gens complexas e a tarefa de detecccedilatildeo e discriminaccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua usando somente a saturaccedilatildeo e a intensidade natildeo pode ser realizada com fidelidade Satildeo necessaacuterios outros atributos os quais devem responder com padrotildees estaacuteveis independente-mente da variabilidade da resposta espectral principal-mente para discriminar sombras e corpos drsquoaacutegua Esses novos atributos satildeo extraiacutedos dos iacutendices indicadores de feiccedilotildees NDVI e WWI

32 NDVI e WWI

O iacutendice NDVI ndash Normalized Difference Ve-getation Index (JENSEN 2002) eacute um iacutendice discriminante para vegetaccedilatildeo Este iacutendice eacute calculado usando dados espectrais observado nas imagens das bandas espectrais correspondentes ao vermelho (R) e infravermelho-proacuteximo (NIR)

A aplicaccedilatildeo da Equaccedilatildeo 2 eacute feita diretamente sobre cada pixel com os valores de resposta espectral na banda relacionada com a cor vermelha e com o infra-vermelho proacuteximo e produz valores pertencentes ao intervalo [ndash1 1] Quanto mais proacuteximo de 1 maior eacute a certeza de estar se tratando de um pixel de vegetaccedilatildeo (Figura 4b)

NDVINIR R

NIR R

minus=

+ (2)

O iacutendice WWI ndash Weighted Water Index

(POLIDORIO et al 2004) Equaccedilatildeo 3 estabelece um iacutendice discriminante para corpos drsquoaacutegua O seu caacutelculo eacute similar ao do NDVI mas utiliza valores de brilho das imagens das bandas relativas ao infravermelho-proacuteximo (NIR) e verde (G)

Um corpo drsquoaacutegua contendo aacutegua limpa ao ser imageado supondo natildeo haver interferecircncia na resposta radiomeacutetrica provocada pelo seu fundo tem valores de

brilho registrados pelo sensor infravermelho proacuteximo de zero Os sensores da banda G registram valores de brilho mais elevados (Figura 2) entatildeo neste caso supotildee-se G plusmn NIR cong G Entretanto na praacutetica baixos valores de brilho satildeo registrados na banda NIR devido agrave presenccedila de materiais em suspensatildeo na aacutegua bem como pelas caracteriacutesticas do fundo dos corpos drsquoaacutegua

Ao observar os valores de brilho registrados sobre corpos drsquoaacutegua constatou-se que a banda G registra valores de brilho 4 vezes maiores que aqueles registrados na banda NIR Assim a expressatildeo G cong 4NIR estabelece uma relaccedilatildeo de equivalecircncia empiacuterica entre os valores de brilho observados nessas duas bandas para corpos drsquoaacutegua

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 4 Iacutendices de discriminaccedilatildeo para vegetaccedilatildeo e para corpos drsquoaacutegua (a) Imagem original NIR Landsat 7ETM (banda 4) (b) 255f(NDVI) (c) 255f(WWI) (d) Diferentes intensidades de realce para regiotildees sombrea-

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das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

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230

mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

Sombras e nuvens causam seacuterias interferecircncias em imagens da superfiacutecie do terreno degradando a res-posta radiomeacutetrica ou provocando a completa oclusatildeo de feiccedilotildees Em geral para imagens de sateacutelite as nuvens provocam muita reduccedilatildeo na aacuterea uacutetil da imagem tanto pela oclusatildeo como pela sombra projetada sobre o terre-no As regiotildees afetadas por sombras tecircm um compor-tamento espectral muito proacuteximo daquele apresentado por corpos drsquoaacutegua dificultando a discriminaccedilatildeo entre esses dois elementos

Este trabalho apresenta uma teacutecnica baseada apenas em atributos radiomeacutetricos e de cor para detectar e discriminar nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua em imagens das bandas 1 2 3 e 4 dos sateacutelites CBERS e Landsat7 ETM A detecccedilatildeo e a discriminaccedilatildeo satildeo feitas com o auxiacutelio de iacutendices indicadores de feiccedilotildees mais precisamente o NDVIndashNormalized Difference Vegetati-on Index (JENSEN 2000) e o WWIndashWeighted Water Index (POLIDORIO et al 2004) e informaccedilotildees de atributos de cor desses alvos (mais precisamente valores de intensidade e saturaccedilatildeo de cor)

2 DETECCcedilAtildeO DE NUVENS SOMBRAS E COR-POS DrsquoAacuteGUA 21 Nuvens e Sombras

(SONG e CIVCO 2002) usaram imagens das bandas 1 e 4 do Landsat TM adquiridas em duas datas diferentes d1 e d2 para detectar e reduzir aacutereas cobertas por nuvens e sombras Primeiro fizeram um ajuste radiomeacutetrico entre as imagens temporais para equilibrar o brilho e o contraste dos valores DN (Digital Number) entre essas imagens com base na variaccedilatildeo dos valores de brilho e no conhecimento preacutevio do Modelo Digital do Terreno por considerarem que a variaccedilatildeo de relevo tem influecircncia significativa na resposta radiomeacutetrica observada Aplicaram uma seacuterie de valores de limiar (constantes) diretamente sobre os valores de brilhos registrados nas bandas 1 e 4 objetivando a segmentaccedilatildeo das regiotildees sombreadas e sobrepostas por nuvens Os resultados dessa preacute-segmentaccedilatildeo satildeo confirmados atraveacutes de anaacutelises das diferenccedilas altamente discrepan-tes entre as imagens temporais

As principais desvantagens desse meacutetodo satildeo 1) o excesso de valores constantes fixados (valores de limiar) aplicados diretamente sobre os valores de brilho registrados nas bandas da imagem supondo que o com-portamento espectral dos alvos seja independente das condiccedilotildees atmosfeacutericas ou eacutepoca do ano de aquisiccedilatildeo das imagens e 2) a necessidade de um Modelo Digital do Terreno para realizar o ajuste radiomeacutetrico

(POLIDORIO et al 2003) associaram regiotildees de sombra com os componentes S e I do sistema de cor HSI para imagens RGB (composiccedilatildeo colorida 3-2-1 para imagens CBERS e Landsat) Sombras satildeo regiotildees de baixa intensidade luminosa (I) causada pelo blo-queio da incidecircncia de luz direta e com alta saturaccedilatildeo (S) causada pelo espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

(HULST 1957) 1 se

0 caso contraacuterio

I S kSDW

minus le=⎧⎨⎩

(1)

Na Equaccedilatildeo 1 a diferenccedila I ndash S produz valores

menores ou iguais a zero para aquelas regiotildees afetadas por sombras (ou candidatas) A detecccedilatildeo final das aacutereas sombreadas eacute feita mediante aplicaccedilatildeo de valor de limi-ar (k) sobre as regiotildees candidatas O valor de k depende da altitude do sensor das condiccedilotildees atmosfeacutericas e das caracteriacutesticas de imageamento do sensor (ex uso de filtros sensor baseado em filme fotogrameacutetrico ou digi-tal etc) Os valores possiacuteveis para k pertencem ao in-tervalo [ndash1 1] quando forem usados valores de I e S pertencentes ao intervalo [0 1] na Equaccedilatildeo 1

A principal vantagem desse meacutetodo eacute que ele estaacute apoiado no comportamento radiomeacutetrico da som-bra A desvantagem estaacute em estimar o valor parameacutetrico k o qual depende da altitude da plataforma e das carac-teriacutesticas de imageamento do sensor Essa teacutecnica fre-quumlentemente confunde corpos drsquoaacutegua e regiotildees sombre-adas

(DARE 2005) propocircs uma teacutecnica para detec-tar e reduzir os efeitos negativos das aacutereas sombreadas usando imagens pancromaacuteticas de alta resoluccedilatildeo espaci-al (asymp1m) e radiomeacutetrica (11 bits) dos sateacutelites Ikonos e Quickbird de aacutereas urbanas de alta densidade A propos-ta estaacute baseada na expectativa do histograma da imagem de uma aacuterea urbana densa ser bi-modal por considerar que para estas imagens praticamente soacute existem edifi-caccedilotildees e sombras e que dos 2048 tons de cinza possiacuteveis nessas imagens as sombras ocupam o intervalo [0 255] permitindo simplificar a imagem original eliminando todos os pixels com valor de brilho maior que 255

Esse meacutetodo confunde corpos drsquoaacutegua com re-giotildees sombreadas Entretanto o autor propocircs uma estra-teacutegia para amenizar essa confusatildeo baseando-se na varia-ccedilatildeo dos valores radiomeacutetricos dos pixels de uma regiatildeo conexa A variabilidade de uma regiatildeo de sombra eacute maior que a variabilidade dos pixels que compotildeem um corpo drsquoaacutegua Essa estrateacutegia falha quando corpos drsquoaacutegua e regiotildees sombreadas estiverem conectados entre si pois eles ficam fazendo parte de uma mesma regiatildeo conexa Uma questatildeo que natildeo eacute esclarecida pelo autor eacute como a decisatildeo de haver ou natildeo corpos drsquoaacutegua na ima-gem eacute feita uma vez que sempre existiratildeo aacutereas som-breadas em imagens de uma regiatildeo urbana densa A vantagem desse meacutetodo estaacute na proposta de discrimina-ccedilatildeo entre sombras e aacutegua As desvantagens satildeo 1) a aplicabilidade somente em imagens de regiotildees de alta densidade urbana e 2) uso particular em imagens com alta resoluccedilatildeo radiomeacutetrica e espacial

22 Corpos Drsquoaacutegua

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O uso do Sensoriamento Remoto em apoio aos estudos hidroloacutegicos jaacute se tornou comum como por exemplo o uso de imagens para mapear delinear e estimar profundidade de corpos drsquoaacutegua verificar e con-trolar a qualidade da aacutegua mensurar a turgidez e a con-

224

centraccedilatildeo de sedimentos em suspensatildeo detectar e clas-sificar plantas aquaacuteticas com base nos valores de reflec-tacircncia da aacutegua extraiacutedos dessas imagens

(KUMAR et al 1997) utilizaram imagens da banda 4 (770ndash860nm) do sensor LISS-2 transportado pelo sateacutelite indiano IRS-P2 para mensurar a profundi-dade de rios (SCHNEIDER et al 1996) usaram ima-gens da banda termal do Landsat-5 TM (10400ndash12500nm) para mensurar com elevada precisatildeo a tem-peratura da superfiacutecie de lagos (WILDALLEN et al 1997) descreveram uma teacutecnica experimental realizada em laboratoacuterio para classificar e mensurar a concentra-ccedilatildeo de clorofila-A em aacuteguas turvas baseando-se no caacutelculo da razatildeo simples entre valores de reflectacircncias observados especificamente em 440nm e 560nm

O uso de imagens de plataformas orbitais co-mo recurso de apoio ao estudo de corpos drsquoaacutegua faz com que novos problemas sejam adicionados ao pro-blema original por exemplo (1) perda de informaccedilotildees devido agrave baixa resoluccedilatildeo espacial da imagem (30 m para imagens Landsat) e a limitaccedilatildeo da resoluccedilatildeo espectral do sensor usado no imageamento (4 bandas espectrais para o CBERS) (2) interferecircncias radiomeacutetricas causa-das pelos efeitos atmosfeacutericos os quais provocam alte-raccedilotildees na resposta radiomeacutetrica das feiccedilotildees (3) detec-ccedilatildeo e extraccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua presentes na imagem e (4) extraccedilatildeo das informaccedilotildees desejadas dos corpos drsquoaacutegua extraiacutedos

As vantagens do uso de imagens de sensores orbitais para realizaccedilatildeo de estudos de corpos drsquoaacutegua satildeo (1) diminuiccedilatildeo dos custos envolvidos (2) rapidez e constacircncia de acesso aos dados (3) possibilita uma cobertura espacial mais ampla permitindo analisar mais facilmente os relacionamentos de um corpo drsquoaacutegua com outros elementos presentes ou ausentes na regiatildeo estu-dada

(a) (b) (c)

(d) (e) Figura 1 Imagens LandSat 7ETM ndash Resultados obtidos pelos iacutendices NDWI e WWI (a) Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza) (b) Banda 4 (c) Banda 5 (d) Imagem NDWI (e) Imagem WWI (proposto neste trabalho)

Note que o uso de imagens adquiridas com alta resoluccedilatildeo espectral simplifica o trabalho de segmenta-ccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua Pode-se por exemplo usar a

razatildeo simples entre valores de reflectacircncia das bandas espectrais correspondentes a 900 e 970nm chamada Water Index (WI) proposta por (PENtildeUELAS et al 1997) para realccedilar corpos drsquoaacutegua ou a diferenccedila norma-lizada Normalized Difference Water Index (NDWI) proposta por (GAO 1996) o qual usa valores de reflec-tacircncia das bandas espectrais correspondentes a 860 e 1240nm para computar um iacutendice indicador de corpos drsquoaacutegua As imagens das bandas 4 e 5 adquiridas pelo Landsat 7ETM podem ser usadas no caacutelculo do NDWI (GAO 1996) A Figura 1 mostra o resultado dessa apli-caccedilatildeo (veja tambeacutem Figura 4)

A Figura 1d mostra que o NDWI proposto por Gao promove um realce tanto nos corpos drsquoaacutegua como nas regiotildees de solo exposto uacutemido dificultando a dis-criminaccedilatildeo entre essas duas feiccedilotildees As Figuras 1e e 4c mostram a qualidade do resultado produzido pelo WWI (Weighted Water Index) proposto como parte deste trabalho (Seccedilatildeo 3)

Regiotildees de solo exposto seco em geral tecircm al-tos valores de reflectacircncias em toda a regiatildeo do espectro eletromagneacutetico visiacutevel com uma gama de respostas dependente de sua constituiccedilatildeo quiacutemica e umidade Na regiatildeo do infravermelho-proacuteximo (800-1200nm) a vege-taccedilatildeo bem como o solo exposto seco e rochas apresen-tam valores altos de reflectacircncia Poreacutem para regiotildees do espectro eletromagneacutetico maiores que 1400nm infra-vermelho-meacutedio (IVM) as distinccedilotildees entre solo seco e vegetaccedilatildeo satildeo mais acentuadas Enquanto a reflectacircncia do solo seco aumenta a da vegetaccedilatildeo diminui e da aacutegua eacute praticamente zero (Figura 2)

A aacutegua tem a caracteriacutestica de refletir uma par-cela muito pequena da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica incidi-da pois a maior parte dessa energia radiante incidente eacute transmitida absorvida e dispersada pela aacutegua O espec-tro da radiaccedilatildeo refletida pela aacutegua ocupa em geral a faixa de comprimentos de onda entre 400-900nm Cor-pos drsquoaacutegua limpa satildeo mais evidentes por apresentarem baixa reflectacircncia principalmente nas faixas espectrais iguais ou superiores ao infravermelho-proacuteximo (IVP) (Figura 2) A presenccedila de sedimentos de solo na aacutegua provoca uma resposta espectral que se aproxima da resposta emitida pelo solo uacutemido

V

erde

Ref

lect

acircnci

a

IVM

IVP

10 08 06 04 02 00

04 08 12 16 20 24

Comprimento de Onda (microm)

Solo Seco Vegetaccedilatildeo Aacutegua

Figura 2 Comportamento espectral solo seco vegetaccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua limpos (Adaptado de CENTENO (2004))

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Interaccedilotildees da energia luminosa incidente com a aacutegua satildeo complexas e dependem de uma seacuterie de fatores como a reflexatildeo especular (rugosidade da superfiacutecie) tipo e concentraccedilatildeo de materiais em suspensatildeo (clorofi-la argilas e nutrientes) tipo e constituiccedilatildeo do fundo do corpo drsquoaacutegua e variaacuteveis climatoloacutegicas que alteram seu comportamento espectral (CHUVIECO 1990) e (CENTENO 2004)

23 Ajuste Radiomeacutetrico ndash Atenuaccedilatildeo do Espalha-mento e da Absorccedilatildeo Atmosfeacuterica

A remoccedilatildeo de interferecircncias em imagens de sa-

teacutelites provocadas pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica constitui um dos problemas relevantes de Sensoriamento Remoto Enquanto a ab-sorccedilatildeo tem um efeito subtrativo sobre os valores de reflectacircncia das feiccedilotildees o espalhamento tem um efeito aditivo

Para imagens adquiridas na faixa de 390 a 900nm do espectro eletromagneacutetico predominam as interferecircncias provocadas pelo espalhamento atmosfeacuteri-co de Rayleigh Mie e natildeo-seletivo dentre os quais o de Rayleigh eacute o mais severo

O espalhamento atmosfeacuterico (ZULLO et al 1996) corresponde agrave mudanccedila aleatoacuteria na direccedilatildeo de propagaccedilatildeo da irradiaccedilatildeo solar devido a sua interaccedilatildeo elaacutestica com pequenas partiacuteculas gases e aerossoacuteis em suspensatildeo Nessa interaccedilatildeo os foacutetons natildeo satildeo perdidos mas apenas redistribuiacutedos em todas as direccedilotildees sem haver mudanccedila no comprimento da onda eletromagneacuteti-ca Entatildeo nesse caso a energia que chega ao sensor eacute uma parcela da radiaccedilatildeo que sofreu alteraccedilatildeo de trajetoacute-ria na atmosfera adicionada agrave energia refletida pelos alvos da superfiacutecie do terreno Esse efeito aditivo torna a imagem nebulosa (ver Figura 6a)

A absorccedilatildeo eacute outro mecanismo de interaccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica com a atmosfera Em contraste com o espalhamento esse eacute um fenocircmeno causado principalmente por moleacuteculas de gases que absorvem energia de vaacuterios comprimentos de onda O ozocircnio absorve radiaccedilatildeo ultravioleta O dioacutexido de carbono absorve muita energia da porccedilatildeo do infravermelho-distante O vapor drsquoaacutegua afeta ondas eletromagneacuteticas de 1μm ateacute 22μm A poluiccedilatildeo e outros agentes quiacutemicos em suspensatildeo na atmosfera tambeacutem promovem a absor-ccedilatildeo (KAUFMAN et al 2001)

3 FUNDAMENTOS DO MEacuteTODO PROPOSTO Os fundamentos do meacutetodo proposto neste tra-

balho estatildeo baseados na exploraccedilatildeo das diferenccedilas das respostas radiomeacutetricas e das diferenccedilas dos atributos de cor das nuvens corpos drsquoaacutegua e das sombras quando comparadas entre elas proacuteprias e com esses mesmos atributos de outras feiccedilotildees

(POLIDORIO et al 2003) mostraram que re-giotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espa-lhamento atmosfeacuterico de Rayleigh no qual as ondas

eletromagneacuteticas de menor comprimento em relaccedilatildeo ao visiacutevel (azul e violeta) satildeo desviadas mais intensamen-te saturando a regiatildeo sombreada com essas cores Por outro lado as nuvens satildeo compostas de partiacuteculas maio-res as quais provocam o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo o qual eacute caracterizado por desviar indiscrimina-damente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel e o efeito aditivo de todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel desviados produz luz branca determinando desta maneira a cor de aparecircncia das nuvens (JENSEN 2000)

31 Sistema de Cor HSI

Os sistemas de cor (como RGB HSI HSV etc) satildeo modelos matemaacuteticos concebidos para repre-sentaccedilatildeo da cor (GOMES e VELHO 1994)

O sistema de cor HSI representa uma determi-nada cor atraveacutes de trecircs atributos H (hue ou matiz) valor que representa uma cor especiacutefica S (saturation) valor que representa quanto que uma determinada cor eacute saturada ou pura em relaccedilatildeo ao branco (Figura 3c) Por fim I (intensity) valor que representa o brilho de uma determinada cor Quanto maior for a luminosidade de uma cor maior a sua intensidade (Figura 3b) Neste trabalho a transformaccedilatildeo do sistema de cor RGB para HSI eacute feita sobre a composiccedilatildeo colorida R3G2B1 ndash Figura 3a e 6a

(a)

(b)

(c)

Figura 3 Atributos de cor do sistema HSI (a) Imagem Original Landsat 7ETM Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza Veja imagem

226 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

em cores na Figura 5a) (b) Intensidade (I) (c) Satura-ccedilatildeo (S)

Faz-se a seguinte inferecircncia sobre os compo-nentes do sistema de cor HSI e o problema de detecccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua Nuvens promovem o espalhamento natildeo-seletivo ou seja a luz proveniente dessa feiccedilatildeo estaacute proacutexima do branco determinando os atributos de cor 1) alta intensidade e 2) baixa satura-ccedilatildeo Por outro lado regiotildees sombreadas satildeo 3) escuras devido agrave oclusatildeo da luz incidente e 4) saturadas devido ao espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

Corpos drsquoaacutegua e sombras apresentam um com-portamento muito parecido na anaacutelise dos atributos de intensidade e saturaccedilatildeo devido ao processo interaccedilatildeo da energia incidente com a aacutegua Assim como no caso das regiotildees sombreadas o espalhamento atmosfeacuterico passa a ter grande influecircncia no baixo valor de brilho obser-vado sobre essas feiccedilotildees ao tornaacute-las altamente satura-das principalmente com a cor azul As Figuras 3b e 3c mostram o comportamento dos atributos de cor (intensi-dade e saturaccedilatildeo) para nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua

A presenccedila de diferentes feiccedilotildees torna as ima-gens complexas e a tarefa de detecccedilatildeo e discriminaccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua usando somente a saturaccedilatildeo e a intensidade natildeo pode ser realizada com fidelidade Satildeo necessaacuterios outros atributos os quais devem responder com padrotildees estaacuteveis independente-mente da variabilidade da resposta espectral principal-mente para discriminar sombras e corpos drsquoaacutegua Esses novos atributos satildeo extraiacutedos dos iacutendices indicadores de feiccedilotildees NDVI e WWI

32 NDVI e WWI

O iacutendice NDVI ndash Normalized Difference Ve-getation Index (JENSEN 2002) eacute um iacutendice discriminante para vegetaccedilatildeo Este iacutendice eacute calculado usando dados espectrais observado nas imagens das bandas espectrais correspondentes ao vermelho (R) e infravermelho-proacuteximo (NIR)

A aplicaccedilatildeo da Equaccedilatildeo 2 eacute feita diretamente sobre cada pixel com os valores de resposta espectral na banda relacionada com a cor vermelha e com o infra-vermelho proacuteximo e produz valores pertencentes ao intervalo [ndash1 1] Quanto mais proacuteximo de 1 maior eacute a certeza de estar se tratando de um pixel de vegetaccedilatildeo (Figura 4b)

NDVINIR R

NIR R

minus=

+ (2)

O iacutendice WWI ndash Weighted Water Index

(POLIDORIO et al 2004) Equaccedilatildeo 3 estabelece um iacutendice discriminante para corpos drsquoaacutegua O seu caacutelculo eacute similar ao do NDVI mas utiliza valores de brilho das imagens das bandas relativas ao infravermelho-proacuteximo (NIR) e verde (G)

Um corpo drsquoaacutegua contendo aacutegua limpa ao ser imageado supondo natildeo haver interferecircncia na resposta radiomeacutetrica provocada pelo seu fundo tem valores de

brilho registrados pelo sensor infravermelho proacuteximo de zero Os sensores da banda G registram valores de brilho mais elevados (Figura 2) entatildeo neste caso supotildee-se G plusmn NIR cong G Entretanto na praacutetica baixos valores de brilho satildeo registrados na banda NIR devido agrave presenccedila de materiais em suspensatildeo na aacutegua bem como pelas caracteriacutesticas do fundo dos corpos drsquoaacutegua

Ao observar os valores de brilho registrados sobre corpos drsquoaacutegua constatou-se que a banda G registra valores de brilho 4 vezes maiores que aqueles registrados na banda NIR Assim a expressatildeo G cong 4NIR estabelece uma relaccedilatildeo de equivalecircncia empiacuterica entre os valores de brilho observados nessas duas bandas para corpos drsquoaacutegua

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 4 Iacutendices de discriminaccedilatildeo para vegetaccedilatildeo e para corpos drsquoaacutegua (a) Imagem original NIR Landsat 7ETM (banda 4) (b) 255f(NDVI) (c) 255f(WWI) (d) Diferentes intensidades de realce para regiotildees sombrea-

227 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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POLIDORIO A M IMAI N N TOMMASELLI A M G amp GALO M L T Correccedilatildeo radiomeacutetrica de imagens multiespectrais CBERS e Landsat ETM usando atributos de reflectacircncia e de cor In XII Simpoacutesio Brasileiro de Sensoriamento Remo-to Goiacircnia Brasil 16-21 abril 2005 INPE Anais p 4241-4248 2005

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

centraccedilatildeo de sedimentos em suspensatildeo detectar e clas-sificar plantas aquaacuteticas com base nos valores de reflec-tacircncia da aacutegua extraiacutedos dessas imagens

(KUMAR et al 1997) utilizaram imagens da banda 4 (770ndash860nm) do sensor LISS-2 transportado pelo sateacutelite indiano IRS-P2 para mensurar a profundi-dade de rios (SCHNEIDER et al 1996) usaram ima-gens da banda termal do Landsat-5 TM (10400ndash12500nm) para mensurar com elevada precisatildeo a tem-peratura da superfiacutecie de lagos (WILDALLEN et al 1997) descreveram uma teacutecnica experimental realizada em laboratoacuterio para classificar e mensurar a concentra-ccedilatildeo de clorofila-A em aacuteguas turvas baseando-se no caacutelculo da razatildeo simples entre valores de reflectacircncias observados especificamente em 440nm e 560nm

O uso de imagens de plataformas orbitais co-mo recurso de apoio ao estudo de corpos drsquoaacutegua faz com que novos problemas sejam adicionados ao pro-blema original por exemplo (1) perda de informaccedilotildees devido agrave baixa resoluccedilatildeo espacial da imagem (30 m para imagens Landsat) e a limitaccedilatildeo da resoluccedilatildeo espectral do sensor usado no imageamento (4 bandas espectrais para o CBERS) (2) interferecircncias radiomeacutetricas causa-das pelos efeitos atmosfeacutericos os quais provocam alte-raccedilotildees na resposta radiomeacutetrica das feiccedilotildees (3) detec-ccedilatildeo e extraccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua presentes na imagem e (4) extraccedilatildeo das informaccedilotildees desejadas dos corpos drsquoaacutegua extraiacutedos

As vantagens do uso de imagens de sensores orbitais para realizaccedilatildeo de estudos de corpos drsquoaacutegua satildeo (1) diminuiccedilatildeo dos custos envolvidos (2) rapidez e constacircncia de acesso aos dados (3) possibilita uma cobertura espacial mais ampla permitindo analisar mais facilmente os relacionamentos de um corpo drsquoaacutegua com outros elementos presentes ou ausentes na regiatildeo estu-dada

(a) (b) (c)

(d) (e) Figura 1 Imagens LandSat 7ETM ndash Resultados obtidos pelos iacutendices NDWI e WWI (a) Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza) (b) Banda 4 (c) Banda 5 (d) Imagem NDWI (e) Imagem WWI (proposto neste trabalho)

Note que o uso de imagens adquiridas com alta resoluccedilatildeo espectral simplifica o trabalho de segmenta-ccedilatildeo de corpos drsquoaacutegua Pode-se por exemplo usar a

razatildeo simples entre valores de reflectacircncia das bandas espectrais correspondentes a 900 e 970nm chamada Water Index (WI) proposta por (PENtildeUELAS et al 1997) para realccedilar corpos drsquoaacutegua ou a diferenccedila norma-lizada Normalized Difference Water Index (NDWI) proposta por (GAO 1996) o qual usa valores de reflec-tacircncia das bandas espectrais correspondentes a 860 e 1240nm para computar um iacutendice indicador de corpos drsquoaacutegua As imagens das bandas 4 e 5 adquiridas pelo Landsat 7ETM podem ser usadas no caacutelculo do NDWI (GAO 1996) A Figura 1 mostra o resultado dessa apli-caccedilatildeo (veja tambeacutem Figura 4)

A Figura 1d mostra que o NDWI proposto por Gao promove um realce tanto nos corpos drsquoaacutegua como nas regiotildees de solo exposto uacutemido dificultando a dis-criminaccedilatildeo entre essas duas feiccedilotildees As Figuras 1e e 4c mostram a qualidade do resultado produzido pelo WWI (Weighted Water Index) proposto como parte deste trabalho (Seccedilatildeo 3)

Regiotildees de solo exposto seco em geral tecircm al-tos valores de reflectacircncias em toda a regiatildeo do espectro eletromagneacutetico visiacutevel com uma gama de respostas dependente de sua constituiccedilatildeo quiacutemica e umidade Na regiatildeo do infravermelho-proacuteximo (800-1200nm) a vege-taccedilatildeo bem como o solo exposto seco e rochas apresen-tam valores altos de reflectacircncia Poreacutem para regiotildees do espectro eletromagneacutetico maiores que 1400nm infra-vermelho-meacutedio (IVM) as distinccedilotildees entre solo seco e vegetaccedilatildeo satildeo mais acentuadas Enquanto a reflectacircncia do solo seco aumenta a da vegetaccedilatildeo diminui e da aacutegua eacute praticamente zero (Figura 2)

A aacutegua tem a caracteriacutestica de refletir uma par-cela muito pequena da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica incidi-da pois a maior parte dessa energia radiante incidente eacute transmitida absorvida e dispersada pela aacutegua O espec-tro da radiaccedilatildeo refletida pela aacutegua ocupa em geral a faixa de comprimentos de onda entre 400-900nm Cor-pos drsquoaacutegua limpa satildeo mais evidentes por apresentarem baixa reflectacircncia principalmente nas faixas espectrais iguais ou superiores ao infravermelho-proacuteximo (IVP) (Figura 2) A presenccedila de sedimentos de solo na aacutegua provoca uma resposta espectral que se aproxima da resposta emitida pelo solo uacutemido

V

erde

Ref

lect

acircnci

a

IVM

IVP

10 08 06 04 02 00

04 08 12 16 20 24

Comprimento de Onda (microm)

Solo Seco Vegetaccedilatildeo Aacutegua

Figura 2 Comportamento espectral solo seco vegetaccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua limpos (Adaptado de CENTENO (2004))

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

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Interaccedilotildees da energia luminosa incidente com a aacutegua satildeo complexas e dependem de uma seacuterie de fatores como a reflexatildeo especular (rugosidade da superfiacutecie) tipo e concentraccedilatildeo de materiais em suspensatildeo (clorofi-la argilas e nutrientes) tipo e constituiccedilatildeo do fundo do corpo drsquoaacutegua e variaacuteveis climatoloacutegicas que alteram seu comportamento espectral (CHUVIECO 1990) e (CENTENO 2004)

23 Ajuste Radiomeacutetrico ndash Atenuaccedilatildeo do Espalha-mento e da Absorccedilatildeo Atmosfeacuterica

A remoccedilatildeo de interferecircncias em imagens de sa-

teacutelites provocadas pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica constitui um dos problemas relevantes de Sensoriamento Remoto Enquanto a ab-sorccedilatildeo tem um efeito subtrativo sobre os valores de reflectacircncia das feiccedilotildees o espalhamento tem um efeito aditivo

Para imagens adquiridas na faixa de 390 a 900nm do espectro eletromagneacutetico predominam as interferecircncias provocadas pelo espalhamento atmosfeacuteri-co de Rayleigh Mie e natildeo-seletivo dentre os quais o de Rayleigh eacute o mais severo

O espalhamento atmosfeacuterico (ZULLO et al 1996) corresponde agrave mudanccedila aleatoacuteria na direccedilatildeo de propagaccedilatildeo da irradiaccedilatildeo solar devido a sua interaccedilatildeo elaacutestica com pequenas partiacuteculas gases e aerossoacuteis em suspensatildeo Nessa interaccedilatildeo os foacutetons natildeo satildeo perdidos mas apenas redistribuiacutedos em todas as direccedilotildees sem haver mudanccedila no comprimento da onda eletromagneacuteti-ca Entatildeo nesse caso a energia que chega ao sensor eacute uma parcela da radiaccedilatildeo que sofreu alteraccedilatildeo de trajetoacute-ria na atmosfera adicionada agrave energia refletida pelos alvos da superfiacutecie do terreno Esse efeito aditivo torna a imagem nebulosa (ver Figura 6a)

A absorccedilatildeo eacute outro mecanismo de interaccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica com a atmosfera Em contraste com o espalhamento esse eacute um fenocircmeno causado principalmente por moleacuteculas de gases que absorvem energia de vaacuterios comprimentos de onda O ozocircnio absorve radiaccedilatildeo ultravioleta O dioacutexido de carbono absorve muita energia da porccedilatildeo do infravermelho-distante O vapor drsquoaacutegua afeta ondas eletromagneacuteticas de 1μm ateacute 22μm A poluiccedilatildeo e outros agentes quiacutemicos em suspensatildeo na atmosfera tambeacutem promovem a absor-ccedilatildeo (KAUFMAN et al 2001)

3 FUNDAMENTOS DO MEacuteTODO PROPOSTO Os fundamentos do meacutetodo proposto neste tra-

balho estatildeo baseados na exploraccedilatildeo das diferenccedilas das respostas radiomeacutetricas e das diferenccedilas dos atributos de cor das nuvens corpos drsquoaacutegua e das sombras quando comparadas entre elas proacuteprias e com esses mesmos atributos de outras feiccedilotildees

(POLIDORIO et al 2003) mostraram que re-giotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espa-lhamento atmosfeacuterico de Rayleigh no qual as ondas

eletromagneacuteticas de menor comprimento em relaccedilatildeo ao visiacutevel (azul e violeta) satildeo desviadas mais intensamen-te saturando a regiatildeo sombreada com essas cores Por outro lado as nuvens satildeo compostas de partiacuteculas maio-res as quais provocam o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo o qual eacute caracterizado por desviar indiscrimina-damente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel e o efeito aditivo de todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel desviados produz luz branca determinando desta maneira a cor de aparecircncia das nuvens (JENSEN 2000)

31 Sistema de Cor HSI

Os sistemas de cor (como RGB HSI HSV etc) satildeo modelos matemaacuteticos concebidos para repre-sentaccedilatildeo da cor (GOMES e VELHO 1994)

O sistema de cor HSI representa uma determi-nada cor atraveacutes de trecircs atributos H (hue ou matiz) valor que representa uma cor especiacutefica S (saturation) valor que representa quanto que uma determinada cor eacute saturada ou pura em relaccedilatildeo ao branco (Figura 3c) Por fim I (intensity) valor que representa o brilho de uma determinada cor Quanto maior for a luminosidade de uma cor maior a sua intensidade (Figura 3b) Neste trabalho a transformaccedilatildeo do sistema de cor RGB para HSI eacute feita sobre a composiccedilatildeo colorida R3G2B1 ndash Figura 3a e 6a

(a)

(b)

(c)

Figura 3 Atributos de cor do sistema HSI (a) Imagem Original Landsat 7ETM Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza Veja imagem

226 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

em cores na Figura 5a) (b) Intensidade (I) (c) Satura-ccedilatildeo (S)

Faz-se a seguinte inferecircncia sobre os compo-nentes do sistema de cor HSI e o problema de detecccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua Nuvens promovem o espalhamento natildeo-seletivo ou seja a luz proveniente dessa feiccedilatildeo estaacute proacutexima do branco determinando os atributos de cor 1) alta intensidade e 2) baixa satura-ccedilatildeo Por outro lado regiotildees sombreadas satildeo 3) escuras devido agrave oclusatildeo da luz incidente e 4) saturadas devido ao espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

Corpos drsquoaacutegua e sombras apresentam um com-portamento muito parecido na anaacutelise dos atributos de intensidade e saturaccedilatildeo devido ao processo interaccedilatildeo da energia incidente com a aacutegua Assim como no caso das regiotildees sombreadas o espalhamento atmosfeacuterico passa a ter grande influecircncia no baixo valor de brilho obser-vado sobre essas feiccedilotildees ao tornaacute-las altamente satura-das principalmente com a cor azul As Figuras 3b e 3c mostram o comportamento dos atributos de cor (intensi-dade e saturaccedilatildeo) para nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua

A presenccedila de diferentes feiccedilotildees torna as ima-gens complexas e a tarefa de detecccedilatildeo e discriminaccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua usando somente a saturaccedilatildeo e a intensidade natildeo pode ser realizada com fidelidade Satildeo necessaacuterios outros atributos os quais devem responder com padrotildees estaacuteveis independente-mente da variabilidade da resposta espectral principal-mente para discriminar sombras e corpos drsquoaacutegua Esses novos atributos satildeo extraiacutedos dos iacutendices indicadores de feiccedilotildees NDVI e WWI

32 NDVI e WWI

O iacutendice NDVI ndash Normalized Difference Ve-getation Index (JENSEN 2002) eacute um iacutendice discriminante para vegetaccedilatildeo Este iacutendice eacute calculado usando dados espectrais observado nas imagens das bandas espectrais correspondentes ao vermelho (R) e infravermelho-proacuteximo (NIR)

A aplicaccedilatildeo da Equaccedilatildeo 2 eacute feita diretamente sobre cada pixel com os valores de resposta espectral na banda relacionada com a cor vermelha e com o infra-vermelho proacuteximo e produz valores pertencentes ao intervalo [ndash1 1] Quanto mais proacuteximo de 1 maior eacute a certeza de estar se tratando de um pixel de vegetaccedilatildeo (Figura 4b)

NDVINIR R

NIR R

minus=

+ (2)

O iacutendice WWI ndash Weighted Water Index

(POLIDORIO et al 2004) Equaccedilatildeo 3 estabelece um iacutendice discriminante para corpos drsquoaacutegua O seu caacutelculo eacute similar ao do NDVI mas utiliza valores de brilho das imagens das bandas relativas ao infravermelho-proacuteximo (NIR) e verde (G)

Um corpo drsquoaacutegua contendo aacutegua limpa ao ser imageado supondo natildeo haver interferecircncia na resposta radiomeacutetrica provocada pelo seu fundo tem valores de

brilho registrados pelo sensor infravermelho proacuteximo de zero Os sensores da banda G registram valores de brilho mais elevados (Figura 2) entatildeo neste caso supotildee-se G plusmn NIR cong G Entretanto na praacutetica baixos valores de brilho satildeo registrados na banda NIR devido agrave presenccedila de materiais em suspensatildeo na aacutegua bem como pelas caracteriacutesticas do fundo dos corpos drsquoaacutegua

Ao observar os valores de brilho registrados sobre corpos drsquoaacutegua constatou-se que a banda G registra valores de brilho 4 vezes maiores que aqueles registrados na banda NIR Assim a expressatildeo G cong 4NIR estabelece uma relaccedilatildeo de equivalecircncia empiacuterica entre os valores de brilho observados nessas duas bandas para corpos drsquoaacutegua

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 4 Iacutendices de discriminaccedilatildeo para vegetaccedilatildeo e para corpos drsquoaacutegua (a) Imagem original NIR Landsat 7ETM (banda 4) (b) 255f(NDVI) (c) 255f(WWI) (d) Diferentes intensidades de realce para regiotildees sombrea-

227 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

Interaccedilotildees da energia luminosa incidente com a aacutegua satildeo complexas e dependem de uma seacuterie de fatores como a reflexatildeo especular (rugosidade da superfiacutecie) tipo e concentraccedilatildeo de materiais em suspensatildeo (clorofi-la argilas e nutrientes) tipo e constituiccedilatildeo do fundo do corpo drsquoaacutegua e variaacuteveis climatoloacutegicas que alteram seu comportamento espectral (CHUVIECO 1990) e (CENTENO 2004)

23 Ajuste Radiomeacutetrico ndash Atenuaccedilatildeo do Espalha-mento e da Absorccedilatildeo Atmosfeacuterica

A remoccedilatildeo de interferecircncias em imagens de sa-

teacutelites provocadas pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica constitui um dos problemas relevantes de Sensoriamento Remoto Enquanto a ab-sorccedilatildeo tem um efeito subtrativo sobre os valores de reflectacircncia das feiccedilotildees o espalhamento tem um efeito aditivo

Para imagens adquiridas na faixa de 390 a 900nm do espectro eletromagneacutetico predominam as interferecircncias provocadas pelo espalhamento atmosfeacuteri-co de Rayleigh Mie e natildeo-seletivo dentre os quais o de Rayleigh eacute o mais severo

O espalhamento atmosfeacuterico (ZULLO et al 1996) corresponde agrave mudanccedila aleatoacuteria na direccedilatildeo de propagaccedilatildeo da irradiaccedilatildeo solar devido a sua interaccedilatildeo elaacutestica com pequenas partiacuteculas gases e aerossoacuteis em suspensatildeo Nessa interaccedilatildeo os foacutetons natildeo satildeo perdidos mas apenas redistribuiacutedos em todas as direccedilotildees sem haver mudanccedila no comprimento da onda eletromagneacuteti-ca Entatildeo nesse caso a energia que chega ao sensor eacute uma parcela da radiaccedilatildeo que sofreu alteraccedilatildeo de trajetoacute-ria na atmosfera adicionada agrave energia refletida pelos alvos da superfiacutecie do terreno Esse efeito aditivo torna a imagem nebulosa (ver Figura 6a)

A absorccedilatildeo eacute outro mecanismo de interaccedilatildeo da radiaccedilatildeo eletromagneacutetica com a atmosfera Em contraste com o espalhamento esse eacute um fenocircmeno causado principalmente por moleacuteculas de gases que absorvem energia de vaacuterios comprimentos de onda O ozocircnio absorve radiaccedilatildeo ultravioleta O dioacutexido de carbono absorve muita energia da porccedilatildeo do infravermelho-distante O vapor drsquoaacutegua afeta ondas eletromagneacuteticas de 1μm ateacute 22μm A poluiccedilatildeo e outros agentes quiacutemicos em suspensatildeo na atmosfera tambeacutem promovem a absor-ccedilatildeo (KAUFMAN et al 2001)

3 FUNDAMENTOS DO MEacuteTODO PROPOSTO Os fundamentos do meacutetodo proposto neste tra-

balho estatildeo baseados na exploraccedilatildeo das diferenccedilas das respostas radiomeacutetricas e das diferenccedilas dos atributos de cor das nuvens corpos drsquoaacutegua e das sombras quando comparadas entre elas proacuteprias e com esses mesmos atributos de outras feiccedilotildees

(POLIDORIO et al 2003) mostraram que re-giotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espa-lhamento atmosfeacuterico de Rayleigh no qual as ondas

eletromagneacuteticas de menor comprimento em relaccedilatildeo ao visiacutevel (azul e violeta) satildeo desviadas mais intensamen-te saturando a regiatildeo sombreada com essas cores Por outro lado as nuvens satildeo compostas de partiacuteculas maio-res as quais provocam o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo o qual eacute caracterizado por desviar indiscrimina-damente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel e o efeito aditivo de todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel desviados produz luz branca determinando desta maneira a cor de aparecircncia das nuvens (JENSEN 2000)

31 Sistema de Cor HSI

Os sistemas de cor (como RGB HSI HSV etc) satildeo modelos matemaacuteticos concebidos para repre-sentaccedilatildeo da cor (GOMES e VELHO 1994)

O sistema de cor HSI representa uma determi-nada cor atraveacutes de trecircs atributos H (hue ou matiz) valor que representa uma cor especiacutefica S (saturation) valor que representa quanto que uma determinada cor eacute saturada ou pura em relaccedilatildeo ao branco (Figura 3c) Por fim I (intensity) valor que representa o brilho de uma determinada cor Quanto maior for a luminosidade de uma cor maior a sua intensidade (Figura 3b) Neste trabalho a transformaccedilatildeo do sistema de cor RGB para HSI eacute feita sobre a composiccedilatildeo colorida R3G2B1 ndash Figura 3a e 6a

(a)

(b)

(c)

Figura 3 Atributos de cor do sistema HSI (a) Imagem Original Landsat 7ETM Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (apresentada em tons de cinza Veja imagem

226 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

em cores na Figura 5a) (b) Intensidade (I) (c) Satura-ccedilatildeo (S)

Faz-se a seguinte inferecircncia sobre os compo-nentes do sistema de cor HSI e o problema de detecccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua Nuvens promovem o espalhamento natildeo-seletivo ou seja a luz proveniente dessa feiccedilatildeo estaacute proacutexima do branco determinando os atributos de cor 1) alta intensidade e 2) baixa satura-ccedilatildeo Por outro lado regiotildees sombreadas satildeo 3) escuras devido agrave oclusatildeo da luz incidente e 4) saturadas devido ao espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

Corpos drsquoaacutegua e sombras apresentam um com-portamento muito parecido na anaacutelise dos atributos de intensidade e saturaccedilatildeo devido ao processo interaccedilatildeo da energia incidente com a aacutegua Assim como no caso das regiotildees sombreadas o espalhamento atmosfeacuterico passa a ter grande influecircncia no baixo valor de brilho obser-vado sobre essas feiccedilotildees ao tornaacute-las altamente satura-das principalmente com a cor azul As Figuras 3b e 3c mostram o comportamento dos atributos de cor (intensi-dade e saturaccedilatildeo) para nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua

A presenccedila de diferentes feiccedilotildees torna as ima-gens complexas e a tarefa de detecccedilatildeo e discriminaccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua usando somente a saturaccedilatildeo e a intensidade natildeo pode ser realizada com fidelidade Satildeo necessaacuterios outros atributos os quais devem responder com padrotildees estaacuteveis independente-mente da variabilidade da resposta espectral principal-mente para discriminar sombras e corpos drsquoaacutegua Esses novos atributos satildeo extraiacutedos dos iacutendices indicadores de feiccedilotildees NDVI e WWI

32 NDVI e WWI

O iacutendice NDVI ndash Normalized Difference Ve-getation Index (JENSEN 2002) eacute um iacutendice discriminante para vegetaccedilatildeo Este iacutendice eacute calculado usando dados espectrais observado nas imagens das bandas espectrais correspondentes ao vermelho (R) e infravermelho-proacuteximo (NIR)

A aplicaccedilatildeo da Equaccedilatildeo 2 eacute feita diretamente sobre cada pixel com os valores de resposta espectral na banda relacionada com a cor vermelha e com o infra-vermelho proacuteximo e produz valores pertencentes ao intervalo [ndash1 1] Quanto mais proacuteximo de 1 maior eacute a certeza de estar se tratando de um pixel de vegetaccedilatildeo (Figura 4b)

NDVINIR R

NIR R

minus=

+ (2)

O iacutendice WWI ndash Weighted Water Index

(POLIDORIO et al 2004) Equaccedilatildeo 3 estabelece um iacutendice discriminante para corpos drsquoaacutegua O seu caacutelculo eacute similar ao do NDVI mas utiliza valores de brilho das imagens das bandas relativas ao infravermelho-proacuteximo (NIR) e verde (G)

Um corpo drsquoaacutegua contendo aacutegua limpa ao ser imageado supondo natildeo haver interferecircncia na resposta radiomeacutetrica provocada pelo seu fundo tem valores de

brilho registrados pelo sensor infravermelho proacuteximo de zero Os sensores da banda G registram valores de brilho mais elevados (Figura 2) entatildeo neste caso supotildee-se G plusmn NIR cong G Entretanto na praacutetica baixos valores de brilho satildeo registrados na banda NIR devido agrave presenccedila de materiais em suspensatildeo na aacutegua bem como pelas caracteriacutesticas do fundo dos corpos drsquoaacutegua

Ao observar os valores de brilho registrados sobre corpos drsquoaacutegua constatou-se que a banda G registra valores de brilho 4 vezes maiores que aqueles registrados na banda NIR Assim a expressatildeo G cong 4NIR estabelece uma relaccedilatildeo de equivalecircncia empiacuterica entre os valores de brilho observados nessas duas bandas para corpos drsquoaacutegua

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 4 Iacutendices de discriminaccedilatildeo para vegetaccedilatildeo e para corpos drsquoaacutegua (a) Imagem original NIR Landsat 7ETM (banda 4) (b) 255f(NDVI) (c) 255f(WWI) (d) Diferentes intensidades de realce para regiotildees sombrea-

227 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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229

do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

230

mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

em cores na Figura 5a) (b) Intensidade (I) (c) Satura-ccedilatildeo (S)

Faz-se a seguinte inferecircncia sobre os compo-nentes do sistema de cor HSI e o problema de detecccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua Nuvens promovem o espalhamento natildeo-seletivo ou seja a luz proveniente dessa feiccedilatildeo estaacute proacutexima do branco determinando os atributos de cor 1) alta intensidade e 2) baixa satura-ccedilatildeo Por outro lado regiotildees sombreadas satildeo 3) escuras devido agrave oclusatildeo da luz incidente e 4) saturadas devido ao espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh

Corpos drsquoaacutegua e sombras apresentam um com-portamento muito parecido na anaacutelise dos atributos de intensidade e saturaccedilatildeo devido ao processo interaccedilatildeo da energia incidente com a aacutegua Assim como no caso das regiotildees sombreadas o espalhamento atmosfeacuterico passa a ter grande influecircncia no baixo valor de brilho obser-vado sobre essas feiccedilotildees ao tornaacute-las altamente satura-das principalmente com a cor azul As Figuras 3b e 3c mostram o comportamento dos atributos de cor (intensi-dade e saturaccedilatildeo) para nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua

A presenccedila de diferentes feiccedilotildees torna as ima-gens complexas e a tarefa de detecccedilatildeo e discriminaccedilatildeo de nuvens sombras e corpos drsquoaacutegua usando somente a saturaccedilatildeo e a intensidade natildeo pode ser realizada com fidelidade Satildeo necessaacuterios outros atributos os quais devem responder com padrotildees estaacuteveis independente-mente da variabilidade da resposta espectral principal-mente para discriminar sombras e corpos drsquoaacutegua Esses novos atributos satildeo extraiacutedos dos iacutendices indicadores de feiccedilotildees NDVI e WWI

32 NDVI e WWI

O iacutendice NDVI ndash Normalized Difference Ve-getation Index (JENSEN 2002) eacute um iacutendice discriminante para vegetaccedilatildeo Este iacutendice eacute calculado usando dados espectrais observado nas imagens das bandas espectrais correspondentes ao vermelho (R) e infravermelho-proacuteximo (NIR)

A aplicaccedilatildeo da Equaccedilatildeo 2 eacute feita diretamente sobre cada pixel com os valores de resposta espectral na banda relacionada com a cor vermelha e com o infra-vermelho proacuteximo e produz valores pertencentes ao intervalo [ndash1 1] Quanto mais proacuteximo de 1 maior eacute a certeza de estar se tratando de um pixel de vegetaccedilatildeo (Figura 4b)

NDVINIR R

NIR R

minus=

+ (2)

O iacutendice WWI ndash Weighted Water Index

(POLIDORIO et al 2004) Equaccedilatildeo 3 estabelece um iacutendice discriminante para corpos drsquoaacutegua O seu caacutelculo eacute similar ao do NDVI mas utiliza valores de brilho das imagens das bandas relativas ao infravermelho-proacuteximo (NIR) e verde (G)

Um corpo drsquoaacutegua contendo aacutegua limpa ao ser imageado supondo natildeo haver interferecircncia na resposta radiomeacutetrica provocada pelo seu fundo tem valores de

brilho registrados pelo sensor infravermelho proacuteximo de zero Os sensores da banda G registram valores de brilho mais elevados (Figura 2) entatildeo neste caso supotildee-se G plusmn NIR cong G Entretanto na praacutetica baixos valores de brilho satildeo registrados na banda NIR devido agrave presenccedila de materiais em suspensatildeo na aacutegua bem como pelas caracteriacutesticas do fundo dos corpos drsquoaacutegua

Ao observar os valores de brilho registrados sobre corpos drsquoaacutegua constatou-se que a banda G registra valores de brilho 4 vezes maiores que aqueles registrados na banda NIR Assim a expressatildeo G cong 4NIR estabelece uma relaccedilatildeo de equivalecircncia empiacuterica entre os valores de brilho observados nessas duas bandas para corpos drsquoaacutegua

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 4 Iacutendices de discriminaccedilatildeo para vegetaccedilatildeo e para corpos drsquoaacutegua (a) Imagem original NIR Landsat 7ETM (banda 4) (b) 255f(NDVI) (c) 255f(WWI) (d) Diferentes intensidades de realce para regiotildees sombrea-

227 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

230

mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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POLIDORIO A M FLORES F C IMAI N N TOMMASELLI A M G amp FRANCO C Au-tomatic shadow segmentation in aerial color im-ages Proceedings of the IEEE XVI Brazilian Symposium on computer graphics and image processing 12 ndash 15 October Satildeo Carlos Brazil 2003 Proceeding p 270 ndash 277 2003

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

das corpos drsquoaacutegua e outras feiccedilotildees

Como se espera que a banda NIR registre valores de brilho superior para vegetaccedilatildeo e solo exposto comparados com os respectivos valores registrados na banda G o peso 4 aplicado agrave banda NIR o termo G ndash 4NIR faz com que sejam produzidos valores em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e valores negativos para feiccedilotildees que tecircm resposta espectral superior (como solo exposto e vegetaccedilatildeo) Desta forma o WWI produz valores que oscilam em torno de zero para corpos drsquoaacutegua e ndash1 para outras feiccedilotildees (Figuras 1e e 4c)

4WWI

4

G NIR

G NIR

minus=

+ (3)

33 Normalizaccedilatildeo dos Dados e Nomenclatura

Os iacutendices NDVI e o WWI produzem valores no intervalo [ndash1 1] Neste trabalho eacute necessaacuterio norma-lizar esses valores para o intervalo [0 1] Equaccedilatildeo 4 para que os mesmos possam ser tratados como imagens As Figuras 4b e 4c mostram os resultados dessa norma-lizaccedilatildeo em 256 niacuteveis de cinza nas quais pode-se ob-servar a qualidade do realce de aacutereas cobertas por vege-taccedilatildeo e corpos drsquoaacutegua produzidos pelo cocircmputo desses dois iacutendices respectivamente

min( )( )

max( ) min( )

X Xf X

X X

minus=

minus (4)

onde X eacute uma matriz com valores entre [ndash1 1] e f(X) eacute uma matriz com valores entre [0 1]

Neste trabalho eacute utilizada a seguinte nomen-clatura as letras minuacutesculas b g r nir i e s satildeo utiliza-das para designar valores de brilho e atributos de cor contidos no intervalo [0 1] e as letras maiuacutesculas B G R NIR I e S para designaacute-los no intervalo [0 255]

Os valores de brilho das imagens R G B NIR I e S devem ser interpolados do intervalo [0 255] para o intervalo [0 1]

4 MEacuteTODO PROPOSTO

O meacutetodo para detectar e discriminar as fei-

ccedilotildees de interesse estaacute dividido em duas partes A pri-meira parte estabelece o meacutetodo de detecccedilatildeo (Seccedilatildeo 41) que detecta e discrimina as feiccedilotildees de interesse A se-gunda parte descreve a proposta de um meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico (Seccedilatildeo 42) que minimiza os efeitos causa-dos pelo espalhamento e pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica O meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico deve ser aplicado sobre imagens que sofreram um alto grau de degradaccedilatildeo devi-do agrave interferecircncia dos efeitos atmosfeacutericos antes de submetecirc-las ao processo descrito pelo meacutetodo geral

Para imagens muito degradadas pelos efeitos atmosfeacutericos (Figura 6a) a qualidade do resultado obti-do pela aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral natildeo eacute satisfatoacuteria Nestes casos eacute necessaacuterio estimar os valores dos atribu-

tos de cor das feiccedilotildees em um referencial no qual os efeitos atmosfeacutericos deixem de prejudicar a aplicaccedilatildeo do meacutetodo geral Esta estimativa eacute feita com a aplicaccedilatildeo do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico proposto neste traba-lho

Imagens adquiridas sob melhores condiccedilotildees atmosfeacutericas natildeo precisam necessariamente passar pelo processo de ajuste radiomeacutetrico Entretanto testes mos-traram que aplicar ou natildeo este ajuste para este caso interfere muito pouco na qualidade do resultado final

Os processos de detecccedilatildeo de feiccedilotildees e de ajuste radiomeacutetrico da imagem estatildeo interligados Primeiro aplica-se o meacutetodo de detecccedilatildeo Uma anaacutelise estatiacutestica simples sobre os resultados preliminares produzidos pela detecccedilatildeo permite coletar dados especiacuteficos capazes de subsidiar o processo de ajuste radiomeacutetrico de cada banda especiacutefica da imagem Uma vez efetuado o ajuste radiomeacutetrico a nova imagem resultante deste processo eacute submetida novamente ao meacutetodo de detecccedilatildeo Esta nova imagem por apresentar padrotildees de cores mais bem definidos permite que o meacutetodo de detecccedilatildeo estabeleccedila resultados mais precisos

41 Meacutetodo de Detecccedilatildeo

O meacutetodo para detectar e discriminar sombras

nuvens e corpos drsquoaacutegua apresentado a seguir deve ser aplicado diretamente sobre as bandas da imagem origi-nal Os resultados preliminares desta aplicaccedilatildeo permiti-ratildeo estabelecer paracircmetros para realizar o ajuste radio-meacutetrico individual de cada banda da imagem (Seccedilatildeo 42) Apoacutes a aplicaccedilatildeo do ajuste radiomeacutetrico as bandas da nova imagem gerada devem ser novamente proces-sadas por este mesmo meacutetodo de detecccedilatildeo Testes mos-traram que natildeo eacute necessaacuterio recalcular os valores dos iacutendices NDVI e WWI apoacutes este ajuste

Lembrando que os valores de brilho associados com as bandas da imagem usados a seguir devem estar normalizados para o intervalo [0 1] como descrito na seccedilatildeo 33

As equaccedilotildees usadas pelo meacutetodo de detecccedilatildeo es-tatildeo divididas em duas classes a classe de realce e a classe de detecccedilatildeo As equaccedilotildees de realce usam opera-ccedilotildees aritmeacuteticas simples para realccedilar especificamente uma das feiccedilotildees desejada Este realce facilita a detecccedilatildeo de cada uma destas feiccedilotildees

A Equaccedilatildeo 5 realccedila a presenccedila de nuvens e a Equaccedilatildeo 7 realccedila as presenccedilas de corpos drsquoaacutegua e som-bras Estes realces especiacuteficos permitem estabelecer com muita seguranccedila valores de limiar (Equaccedilotildees 6 8 e 9) capazes de realizar a discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees dese-jadas

12 1

2b

cl i s nirminus

= minus minus minus +⎛⎜⎝ ⎠

⎞⎟ (5)

1 se 0

0 caso contraacuterio

clNuvens

gt=⎧⎨⎩

(6)

( )( )

2 (NDVI)

2 (WWI)

sw i nir Nuvens f

s f

= + + + minus

+ (7) 228 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

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sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

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b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

CENTENO J A S Sensoriamento Remoto e Proces-samento de Imagens Digitais Ed Curso de Poacutes Graduaccedilatildeo em Ciecircncias Geodeacutesicas da UFPR Cu-ritiba 2004 219 p

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POLIDORIO A M IMAI N N amp TOMMASELLI A M G Iacutendice indicador de corpos drsquoaacutegua para imagens multiespectrais In I Simpoacutesio de Ciecircn-cias Geodeacutesicas e Tecnologias da Geoinformaccedilatildeo 9 2004 Recife Anais Disponiacutevel em CD-ROM natildeo paginado 2004

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231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

1 se 0

0 caso contraacuterio

swAgua

lt⎧⎨⎩

= (8)

( )Agua NuvensSombras SDW += minus (9)

onde 1 se 07

0 caso contraacuterioSDW

sw=

lt⎧⎨⎩

A detecccedilatildeo de presenccedila de nuvens ou feiccedilotildees de alta radiacircncia eacute feita pela Equaccedilatildeo 5 Essa equaccedilatildeo explora a alta intensidade (i) e a baixa saturaccedilatildeo (s) dos atributos de cor das nuvens em contraste com outras feiccedilotildees que possuem baixa intensidade e alta saturaccedilatildeo como vegetaccedilatildeo corpos drsquoaacutegua e sombras O termo (2i ndash s) realccedila os pixels de alta intensidade (nuvens) em detrimento daqueles que tecircm saturaccedilatildeo elevada (vegeta-ccedilatildeo corpos drsquoaacutegua etc) A ideacuteia baacutesica desta equaccedilatildeo consiste em associar pixels com valores de brilho eleva-dos com valores positivos e aqueles com baixos valores de brilho com valores negativos Nesta operaccedilatildeo devido agrave saturaccedilatildeo elevada e baixa intensidade pixels corres-pondentes a corpos drsquoaacutegua e sombras satildeo associados com valores negativos e aqueles correspondentes a solo exposto e vegetaccedilatildeo tecircm seus respectivos pixels associ-ados com valores proacuteximos ao valor zero O outro termo dessa equaccedilatildeo que envolve os complementos da banda infravermelha (1 ndash nir) e da banda azul (1 ndash b) tem maior influecircncia sobre valores associados com corpos drsquoaacutegua vegetaccedilatildeo sombras e solo exposto completan-do a associaccedilatildeo dos pixels dessas feiccedilotildees com valores negativos A discriminaccedilatildeo de nuvens eacute feita pela Equa-ccedilatildeo 6 assumindo que todos os valores positivos produ-zidos pela Equaccedilatildeo 5 estatildeo associados com pixels de nuvens (Figura 5b)

Sombras e corpos drsquoaacutegua tecircm baixa intensida-de e alta saturaccedilatildeo Entretanto pode ser observado nas Figuras 4b e 4c que os iacutendices NDVI e WWI conse-guem estabelecer um contraste razoaacutevel entre corpos drsquoaacutegua e sombras ndash o NDVI produz valores de brilho maiores para sombras e o WWI produz valores maiores para corpos drsquoaacutegua Assim o uso desses dois iacutendices permite realccedilar e discriminar entre corpos drsquoaacutegua e sombras

A Equaccedilatildeo 7 promove o realce necessaacuterio para distinguir entre corpos drsquoaacutegua e sombras removendo tambeacutem a interferecircncia das feiccedilotildees que natildeo interessam De forma diferente da estrateacutegia adotada para realccedilar as nuvens a Equaccedilatildeo 7 produz baixos valores positivos para sombras e negativos para corpos drsquoaacutegua Para as demais feiccedilotildees satildeo produzidos altos valores positivos

A soma de valores elevados registrados na banda nir para vegetaccedilatildeo e solo exposto com valores elevados produzidos pelo NDVI para vegetaccedilatildeo aleacutem dos valores registrados no componente intensidade (i) em contraposiccedilatildeo aos baixos e moderados valores WWI e de saturaccedilatildeo (s) associados com essas mesmas feiccedilotildees garantem que a Equaccedilatildeo 7 produziraacute valores positivos elevados para vegetaccedilatildeo solo exposto e outras feiccedilotildees de alta reflectacircncia baixos valores positivos para regi-otildees sombreadas e valores negativos para corpos drsquoaacutegua

Ao serem desprezados os valores positivos e-

levados (gt1) produzidos pela Equaccedilatildeo 7 sobram so-mente os pixels relativos agraves feiccedilotildees escuras com alta saturaccedilatildeo (corpos drsquoaacutegua e sombras) Observe ainda que a Equaccedilatildeo 7 promoveu realces diferentes para regi-otildees sombreadas e corpos drsquoaacutegua A Figura 4d mostra o resultado desse realce apresentando corpos drsquoaacutegua numa tonalidade escura regiotildees de sombras num cinza claro e outras feiccedilotildees em branco A discriminaccedilatildeo de regiotildees de sombras e corpos drsquoaacutegua eacute feita com a apli-caccedilatildeo das Equaccedilotildees 8 e 9 A Equaccedilatildeo 8 discrimina cor-pos drsquoaacutegua e a 9 regiotildees sombreadas (Figura 5b) Ob-serve na Figura 5b que pixels de transiccedilatildeo entre aacutegua e vegetaccedilatildeo ou entre aacutegua e nuvem satildeo eventualmente confundidos como sendo sombras Isto se deve agrave mistu-ra da resposta espectral que haacute na regiatildeo limiacutetrofe entre essas feiccedilotildees provocada pela baixa resoluccedilatildeo espacial dos sensores 42 Ajuste Radiomeacutetrico

A aplicaccedilatildeo direta do meacutetodo de detecccedilatildeo em algumas imagens pode natildeo produzir resultados satisfatoacute-rios Nestes casos para alcanccedilar resultados mais ade-quados eacute necessaacuterio submeter cada banda da imagem ao processo de ajuste radiomeacutetrico Somente apoacutes a reali-zaccedilatildeo desse ajuste eacute que o meacutetodo de realce e detecccedilatildeo descrito na Seccedilatildeo 41 pode ser aplicado Como exemplo as Figuras 6a e 6b mostram composiccedilotildees coloridas de imagens multiespectrais adquiridas pelas cacircmaras CCD do sateacutelite CBERS O meacutetodo de detecccedilatildeo foi aplicado diretamente sobre as bandas da imagem original o qual produziu um resultado pobre (Figura 6c)

O ajuste radiomeacutetrico proposto neste trabalho procura atenuar os efeitos atmosfeacutericos da absorccedilatildeo e do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Este ajuste estaacute baseado na exploraccedilatildeo das respostas radiomeacutetricas e de atributos de cor das nuvens e das sombras (POLIDO-RIO et al 2003) mostraram que regiotildees afetadas por sombras realccedilam o efeito do espalhamento atmosfeacuterico de Rayleigh Por outro lado nuvens satildeo compostas de partiacuteculas que promovem o espalhamento atmosfeacuterico natildeo-seletivo que ao espalhar indistintamente todos os comprimentos de onda do espectro visiacutevel determina a cor branca das nuvens Os conceitos desses dois efeitos atmosfeacutericos satildeo utilizados nas operaccedilotildees de ajuste radiomeacutetrico

O meacutetodo para realizar o ajuste radiomeacutetrico das imagens proposto por (POLIDORIO et al 2005) consiste em detectar as regiotildees mais claras (com alta intensidade e baixa saturaccedilatildeo) em cada banda envolvida e as mais escuras (com baixa intensidade e alta satura-ccedilatildeo) Essas regiotildees normalmente estatildeo associadas com nuvens e sombras respectivamente

Observando mais cuidadosamente a Figura 6c verifica-se apesar do resultado ruim que todas as regi-otildees de nuvens corpos drsquoaacutegua e sombras estatildeo contem-plados na discriminaccedilatildeo que foi feita

Essa discriminaccedilatildeo preacutevia permite extrair uma pequena amostra de pixels de cada banda das regiotildees afetadas por sombras e por nuvens Para este propoacutesito basta descobrir qual eacute o menor valor de brilho encontra-

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do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

maxib

i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

minib

i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

( )mini i ib b b mnble= i (13)

onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

= =

minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

n

ijn

b=

minus sum

i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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KUMAR K V PALIT A amp BHAN S K Cover bathymetric mapping in Rupnarayan-Hooghly river confluence using Indian remote sensing satel-lite data International Journal of Remote Sens-ing p 2269 ndash 2270 Vol 18 Number 11 1997

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POLIDORIO A M FLORES F C IMAI N N TOMMASELLI A M G amp FRANCO C Au-tomatic shadow segmentation in aerial color im-ages Proceedings of the IEEE XVI Brazilian Symposium on computer graphics and image processing 12 ndash 15 October Satildeo Carlos Brazil 2003 Proceeding p 270 ndash 277 2003

SCHNEIDER K amp MAUSER W Processing and accuracy of Landsat Thematic Mapper data for lake surface temperature measurement Interna-tional Journal of Remote Sensing vol17 11 p 2027-204 1996

SONG M amp CIVCO D L A knowledge-based ap-proach for reducing cloud and shadow ASPRS-ACSM Annual Conference and FIG XXII Con-gress April 22-26 2002 Proceeding available in CR-ROM 2002

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ZULLO J X GU F LAMPARELLI R GUYOT G amp BEZERRA P 1996 Preacute-processamentos das imagens de sateacutelites CIG ndash Caderno de Informa-ccedilotildees Georeferenciadas Disponiacutevel em lthttp wwwcpaunicampbrrevitacigv1n1a7htmlgt A-cesso 10 de setembro 2004

231 Revista Brasileira de Cartografia No 5803 Dezembro 2006 (ISSN 1808-0936)

do sobre as regiotildees previamente discriminadas como sombras (Equaccedilatildeo 9) e o maior valor de brilho encon-trado nas regiotildees discriminadas como nuvens (Equaccedilatildeo 6) para cada banda considerada As Equaccedilotildees 10 e 11 resumem essa operaccedilatildeo

( )(09 maxi ib Nuvensmxb = ) (10)

( )(11mini ib Sombrasmnb = )

i

(11) onde bi eacute uma banda espectral (i = B G R e NIR) bi(Nuvens) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram discriminados como nuvens bi(Sombras) satildeo todos os pixels da imagem na banda bi que foram dis-criminados como sombras min e max obtecircm o valor de brilho miacutenimo e maacuteximo respectivamente Dado o maior valor de brilho possiacutevel na banda bi mxbi seraacute 90 desse valor e dado o menor valor de brilho possiacute-vel na banda bi mnbi seraacute 110 desse valor Dessa forma atribui-se plusmn10 como margem de corte para realizar as amostragens de pixels a serem usados no processo de ajuste radiomeacutetrico

As amostragens de pixels associados com cada banda bi necessaacuterias para aplicar o ajuste radiomeacutetrico satildeo extraiacutedas pelas Equaccedilotildees 12 e 13 em funccedilatildeo dos respectivos valores mxbi e mnbi

As amostragens para a classe nuvem ex-traiacuteda de cada banda b

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i eacute composta pelos pixels que tecircm valores de brilho superiores ao valor mxbi Para a classe sombra as amostragens satildeo compostas pelos pixels com valores de brilho inferiores ao valor mnb

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i Como essa operaccedilatildeo eacute feita banda a banda nem sempre os pixels escolhidos satildeo coincidentes nas diferentes ban-das Isto se deve ao fato do espalhamento e da absorccedilatildeo se manifestarem de forma diferente nas bandas conside-radas uma vez que a intensidade desses fenocircmenos depende do intervalo de comprimento de onda que estaacute sendo considerado

( )maxi i ib b b mxbge= (12)

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onde bi(bi le mnbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de brilho inferiores a mnbi e bi(bi ge mxbi) satildeo todos os pixels da banda bi que tecircm valores de bri-lho superiores a mxbi

Por fim a Equaccedilatildeo 14 promove o ajuste ra-diomeacutetrico desejado A aplicaccedilatildeo da funccedilatildeo f Equaccedilatildeo 4 aumenta a amplitude do histograma melhorando o contraste entre as feiccedilotildees

max min

1 1

1 11

n m

j jn m

cori i i ib bB bf

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minus+ minus⎛ ⎛ ⎞⎜ ⎜ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎝ ⎝ ⎠

sum sum=⎞⎟⎟⎠

(14)

O termo max

1

11 eacute uma resposta quantitativa

agrave pergunta se a cor das nuvens eacute o resultado do espa-lhamento natildeo-seletivo por que elas natildeo satildeo brancas na banda b

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ijn

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i Se 1 eacute o branco entatildeo quanto estaacute faltando na banda bi para elas serem brancas (em funccedilatildeo da meacutedia do valor de brilho dos pontos mais claros) A resposta a

esta pergunta eacute o valor de brilho que foi subtraiacutedo da banda bi pelos processos de absorccedilatildeo atmosfeacuterica e portanto deve ser adicionado aos valores originais de brilho dos pixels da banda bi

O termo min

1

1 m

ijm

b=sum considera o valor meacutedio

que deve ser subtraiacutedo para tornar os pontos mais escu-ros da banda bi negros (valor de brilho zero) Esse valor se refere na meacutedia ao valor de brilho que foi adiciona-do em cada banda bi pelo efeito do espalhamento atmosfeacuterico seletivo

As Figuras 6d e 6e mostram as composiccedilotildees coloridas dos resultados do ajuste radiomeacutetrico propos-to

Apoacutes a realizaccedilatildeo desse ajuste radiomeacutetrico nas bandas envolvidas eacute aplicado novamente o meacutetodo geral para realccedilar e discriminar as feiccedilotildees de interesse proposto neste trabalho A Figura 6f apresenta resulta-dos melhores que a discriminaccedilatildeo mostrada na figura 6c devido ao realce de cor promovido pelo ajuste radiomeacute-trico proposto 5 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O meacutetodo proposto foi aplicado em imagens CBERS e Landsat7 ETM e apresentou constacircncia nos padrotildees dos resultados Este meacutetodo foi mais ampla-mente empregado em imagens CBERS adquiridas de vaacuterias regiotildees do territoacuterio brasileiro (Amazonas Satildeo Paulo e Paranaacute) Foram experimentadas imagens adqui-ridas em regiotildees cobertas por gelo e neve ndash regiatildeo dos Andes (obviamente com comprometimento da discri-minaccedilatildeo de nuvens)

No momento uma extensatildeo deste trabalho estaacute sendo desenvolvida visando correlacionar as nuvens detectadas com as suas respectivas sombras projetadas Essa extensatildeo usa o conhecimento do acircngulo da eleva-ccedilatildeo solar no momento da aquisiccedilatildeo das imagens e o resultado da correlaccedilatildeo sombra-nuvem permite eliminar falsos resultados entre nuvens e alvos de alta reflectacircn-cia (neve alguns tipos de solo regiotildees urbanas etc) e entre sombras e alvos de baixa reflectacircncia (corpos drsquoaacutegua regiotildees de queimadas bordas de transiccedilatildeo entre feiccedilotildees etc)

Na presente proposta a segmentaccedilatildeo de nu-vens falha quando nuvens pouco densas estatildeo sobre corpos drsquoaacutegua as quais satildeo frequumlentemente confundidas com sombra devido agrave mistura espectral nuvem-aacutegua Nuvens tambeacutem satildeo confundidas com feiccedilotildees de altiacutes-sima reflectacircncia (como alguns tipos de solo exposto neve e gelo)

Na segmentaccedilatildeo de sombras as transiccedilotildees (bordas) entre corpos drsquoaacutegua e vegetaccedilatildeo e entre corpos drsquoaacutegua e nuvens satildeo facilmente confundidas com som-bra Esta confusatildeo eacute provocada pela mistura na resposta espectral entre os pixels limiacutetrofes que compotildees essas feiccedilotildees

O meacutetodo proposto neste trabalho consegue discriminar entre regiotildees de sombras e corp drsquoaacutegua os

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

Este trabalho aleacutem de haver apresentado uma teacutecnica para discriminar corpos drsquoaacutegua nuvens e regiotildees sombreadas tambeacutem propocircs o cocircmputo de um iacutendice eficiente para realccedilar corpos drsquoaacutegua (WWI) o qual foi testado em imagens orbitais adquiridas pelo Ikonos Quickbird Landsat e CBERS e em imagens aeacutereas adquiridas com alta resoluccedilatildeo espacial (20 cm) pelas cacircmaras fotogrameacutetricas digitais HRSC-AX Ultra-camD DMC ADS40 e IGN A qualidade dos resulta-dos obtidos eacute equivalente agrave que foi apresentada neste trabalho

Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

CENTENO J A S Sensoriamento Remoto e Proces-samento de Imagens Digitais Ed Curso de Poacutes Graduaccedilatildeo em Ciecircncias Geodeacutesicas da UFPR Cu-ritiba 2004 219 p

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PENtildeUELAS J PINOL R O OGAYA R amp FILELLA Estimation of plant water concentration by the reflectance Water Index WI (R900R970) International Journal of Remote Sensing 18 p 2869ndash2875 1997

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POLIDORIO A M IMAI N N TOMMASELLI A M G amp GALO M L T Correccedilatildeo radiomeacutetrica de imagens multiespectrais CBERS e Landsat ETM usando atributos de reflectacircncia e de cor In XII Simpoacutesio Brasileiro de Sensoriamento Remo-to Goiacircnia Brasil 16-21 abril 2005 INPE Anais p 4241-4248 2005

POLIDORIO A M FLORES F C IMAI N N TOMMASELLI A M G amp FRANCO C Au-tomatic shadow segmentation in aerial color im-ages Proceedings of the IEEE XVI Brazilian Symposium on computer graphics and image processing 12 ndash 15 October Satildeo Carlos Brazil 2003 Proceeding p 270 ndash 277 2003

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mesmo quando esses dois elementos estatildeo conectados entre si (Figuras 5b e 6f)

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Uma outra contribuiccedilatildeo deste trabalho estaacute na proposta do meacutetodo de ajuste radiomeacutetrico de imagens o qual considera tanto os valores de brilho subtraiacutedos pela absorccedilatildeo atmosfeacuterica como os valores de brilho adicionados pelo espalhamento atmosfeacuterico REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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(a)

(b)

Figura 5 Discriminaccedilatildeo das feiccedilotildees ndash Imagem Landsat 7ETM (a) Composiccedilatildeo colorida R3G2B1 (b) Resultado da discriminaccedilatildeo ndash Nuvens (branco) Sombras (azul) Aacutegua (verde)

(a) (b)

(f) (e) (d) Figura 6 Imagens CBERS (a) R3G2B1 original (b) CIR original (c) Resultado da segmentaccedilatildeo de nu-vens sombras e aacutegua usando as imagens originais (d) R3G2B1 apoacutes ajuste radiomeacutetrico (e) CIR apoacutes ajuste radiomeacutetrico (f) Resultado da segmentaccedilatildeo de nuvens sombras e aacutegua usando as imagens ajustadas

(c)

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