Master dissertation Forest Pedro_Gomes

7/26/2019 Master dissertation Forest Pedro_Gomes

1/131

UNIVERSIDADE DE TRS-OS-MONTES E ALTO DOURO

Mestrado em Engenharia dos Recursos Florestais

Sistemas de Informao Geogrfica e Deteco

Remota na localizao e quantificao da

biomassa de resduos florestais em povoamentos

de Pinus pinasterAit

Pedro Miguel Morais Gomes

Vila Real, Junho de 2009


2/131

i

O ORIENTADOR

_________________________

(Prof: Doutor Domingos Manuel Mendes Lopes)

O CO-ORIENTADOR

_________________________

(Prof: Doutor Jos Manuel Martinho Loureno)


3/131

ii

Dissertao apresentada na Universidade de Trs-os-Montes e Alto Douro para a

obteno do grau de Mestre em Engenharia dos Recursos Florestais


4/131

iii

AGRADECIMENTOS

O meu primeiro agradecimento vai para a minha me, a quem dedico este trabalho,

pelo exemplo, pelo carinho, pela fora incondicionalpor ser ME.

Agradeo tambm ao meu pai e irmo, pelo apoio e pacincia durante todo o perodo

em que decorreu este trabalho.

Um beijo grande aos avs Branca, Domingos e Candidinha de quem gosto muito.

Ao Prof. Doutor Domingos Lopes, meu orientador cientfico, que me props o tema

desta tese e me acompanhou em todas as fases do trabalho, pelo incentivo

permanente e pela sua pacincia e amizade.

Ao Prof. Doutor Martinho, meu co-orientador cientfico, pela sua disponibilidade e

amabilidade, pelos correces e recomendaes oportunas que contriburam para o

aprimoramento deste trabalho.

Um agradecimento especial ao Eng. Mrio Duro e ao Armando Carvalho, pela sua

compreenso, ao facilitar a conciliao da minha actividade profissional com os

estudos.

A todas as pessoas que me apoiaram directa ou indirectamente durante todo este

perodo, o meu obrigado.

Ao projecto PTDC/AGR-CFL/69733/2006 por financiar parte das etapas do estudo.


5/131

iv

RESUMO

consensual que o aumento do nmero de incndios, e da rea ardida no nosso pas,

est relacionado com a crescente acumulao de biomassa na floresta. Este flagelo

tem merecido a ateno dos governos e da sociedade pelo seu impacto negativo, quera nvel econmico quer ambiental. Actualmente, a acumulao de biomassa florestal

vista como uma oportunidade. Esta viso surge quando se percebe que a biomassa

pode ser utilizada para produo de energia, atravs de centrais de queima de

biomassa.

A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se

destina, est fundamentalmente dependente do conhecimento da realidade actual em

termos da sua disponibilidade e localizao. As avaliaes convencionais, com

recurso a inventrios, tornaram-se pouco prticas e de custo demasiado elevado.

Neste contexto, o desenvolvimento tecnolgico das ltimas dcadas fez com que

outras tecnologias, como a Deteco Remota (DR) e/ou os Sistemas de Informao

Geogrfica (SIG), surgissem como disciplinas com potencialidades de aplicao

acrescidas.

Pelos motivos acima expostos, este trabalho pretende contribuir para melhorar o

aproveitamento da tecnologia SIG e DR na estimativa de biomassa, em povoamentos

florestais de uma das principais espcies florestais em Portugal, a Pinus pinaster. Asua implementao pressups o desenvolvimento de trabalho em duas fases. Na

primeira fase procurou perceber-se a capacidade da tecnologia satlite, e em

particular de imagens Landsat TM, na criao de mapas de ocupao do solo, em

sistemas heterogneos e fragmentados. Numa segunda fase, uma vez identificados os

povoamentos alvo, tentou quantificar-se biomassa neles presente, de forma indirecta.

Para a criao de mapas de ocupao do solo foi avaliado o desempenho de trs

classificadores: paraleleppedo, mnima distncia e mxima verosimilhana. Foi

igualmente testada a metodologia de validao da classificao recorrendo ao mapacontnuo de ocupao do solo e a fotopontos. Para a estimativa de biomassa foi

delineado um inventrio em povoamentos de Pinus pinaster, analisando a sua

componente arbrea e o subcoberto. Com os dados recolhidos em campo procurou-se

estabelecer uma relao entre a resposta espectral e a biomassa, e a criao de

equaes que permitissem estim-la de forma indirecta, unicamente com recurso a

imagens de satlite.

Palavras-chave: Landsat TM, algoritmo de classificao, estimativa, modelao.


6/131

v

ABSTRACT

There is no doubt that the increased number of fires and burned area in the

Portuguese territory is related to the increasing accumulation of biomass in forested

areas. This scourge has been concern of our governments and our society by thenegative impact that has either at the economical and environmental levels. However,

currently, the problem of accumulation of forest biomass is been faced as an

opportunity, when realizes that biomass can be used to produce energy through

burning of plants biomass.

This potential use is fundamentally dependent on knowledge of current reality in terms

of their availability and location. Evaluations using conventional inventories have

become time consuming and very expensive. In this context, the technological

development of recent decades related to the Remote Sensing (DR) and / or the

Geographic Information Systems (GIS) makes them technologies with great potential.

For all these reasons, this paper aims to contribute for the improvement of the use of

GIS technology and DR in the estimation of biomass of the main forest species in

Portugal: Pinus pinaster. This research was developed in two phases. The first phase

sought to understand the ability of satellite technology, and particularly of the Landsat

TM images, for creating maps of land use, in these heterogeneous and fragmented

areas. In a second phase, and once identified the target population, we tried to quantifybiomass based on Remote Sensing data. To create maps of land use it was evaluated

the performance of three classifiers: parallelepiped, minimum distance and maximum

likelihood. It was also tested two different methods for validating the obtained land use

maps. For the estimation of total and parcial biomass was outlined an inventory of

stands of Pinus pinaster, quantifying tree and understorey biomass. With field data we

tried to establish a relationship between spectral response and biomass, and thus the

creation of models that allow only an indirect estimate of using satellite images.

Key words: Landsat TM, classification algorithm, estimation, modeling.


7/131

vi

NDICE GERAL

1 INTRODUO -------------------------------------------------------------------------------------------------1

1.1 Enquadramento --------------------------------------------------------------------------------------------1

1.2 Object ivos ---------------------------------------------------------------------------------------------------3

1.3 Estrutura da dissertao -------------------------------------------------------------------------------3

2 REVISO BIBLIOGRFICA --------------------------------------------------------------------------------5

2.1 A biomassa Florestal ------------------------------------------------------------------------------------5

2.1.1 A biomassa florestal no contexto Portugus------------------------------------------------------5

2.1.2 Metodologias para quantificao da biomassa---------------------------------------------------9

2.1.2.1 Metodologia convencional ----------------------------------------------------------------------9

2.1.2.2 Quantificao de biomassa com recurso a imagens de satlite---------------------12

2.2 Novas tecnologias aplicadas ao estudo da biomassa florestal--------------------------14

2.2.1 Sistemas de Informao Geogrfica os princpios------------------------------------------14

2.2.2 Deteco remota -------------------------------------------------------------------------------------- 16

2.2.2.1 Os princpios -------------------------------------------------------------------------------------16

2.2.2.2 Radiao electromagntica (REM) /Padro espectral---------------------------------17

2.2.2.3 Comportamento espectral da vegetao-------------------------------------------------- 20

2.2.2.4 ndices de Vegetao-------------------------------------------------------------------------- 22

2.2.2.5 Sensores - diferentes resolues - diferentes capacidades--------------------------24

2.2.2.6 Programa Landsat (Landsat 5) --------------------------------------------------------------28

2.2.3 Deteco Remota em ecossistemas florestais-------------------------------------------------30

2.3 Processamento digital de Imagens de Satl ite------------------------------------------------32

2.3.1 Correco Geomtrica -------------------------------------------------------------------------------32

2.3.1.1 Pontos de controlo------------------------------------------------------------------------------ 33

2.3.2 Correco radiomtrica ------------------------------------------------------------------------------34

2.3.3 Correco atmosfrica -------------------------------------------------------------------------------36

2.3.4 Correco topogrfica-------------------------------------------------------------------------------- 38

2.3.5 Classificao de imagens ---------------------------------------------------------------------------39

2.3.5.1 Classificao no supervisionada ----------------------------------------------------------40

2.3.5.2 Classificao supervisionada ----------------------------------------------------------------40

2.3.5.2.1 Classificador do paraleleppedo---------------------------------------------------------422.3.5.2.2 Classificador da mnima distncia ------------------------------------------------------43


8/131

vii

2.3.5.2.3 Classificador de mxima verosimilhana ---------------------------------------------44

2.3.5.3 Avaliao da preciso da classificao----------------------------------------------------46

3 ENQUADRAMENTO DA REA DE ESTUDO ------------------------------------------------------- 50

3.1 Caracterizao fsica-----------------------------------------------------------------------------------50

3.2 Enquadramento histrico ----------------------------------------------------------------------------51

3.3 A Pinus pinasterA it . -----------------------------------------------------------------------------------52

3.3.1 Caracterizao sumria da espcie --------------------------------------------------------------53

4 METODOLOGIA ---------------------------------------------------------------------------------------------55

4.1 Compilao de material, estudo e delineamento prvio de procedimentos---------564.1.1 Reunio do material a utilizar-----------------------------------------------------------------------56

4.1.2 Definio dos estratos e da informao a recolher -------------------------------------------57

4.2 Criao de mapas de ocupao do solo --------------------------------------------------------58

4.2.1 Inventrio florestal (metodologia clssica) ------------------------------------------------------58

4.2.1.1 Criao de um mapa contnuo de ocupao do solo ----------------------------------58

4.2.1.2 Criao de fotopontos -------------------------------------------------------------------------59

4.2.2 Criao de mapas de ocupao com recurso a imagens Landstat-5 TM ---------------60

4.2.2.1 Correco Geomtrica-------------------------------------------------------------------------61

4.2.2.2 Extraco da rea de estudo ----------------------------------------------------------------61

4.2.2.3 Correco radiomtrica (criao do modelo tridimensional do terreno e

correco do brilho) -----------------------------------------------------------------------------------------62

4.2.2.4 Classificao supervisionada ----------------------------------------------------------------64

4.2.3 Validao da classificao da ocupao do solo por satlite-------------------------------64

4.3 Quantificao de biomassa em povoamentos de Pinus pinaster-----------------------65

4.3.1 Quantificao de biomassa utilizando a metodologia clssica-----------------------------65

4.3.1.1 Quantificao de biomassa para o estrato arbreo ------------------------------------65

4.3.1.2 Quantificao de biomassa em subcoberto ----------------------------------------------68

4.3.1.3 Biomassa total/Biomassa de resduos-----------------------------------------------------70

4.3.2 Quantificao da biomassa com recurso a imagens de satlite ---------------------------70

5 DISCUSSO DE RESULTADOS------------------------------------------------------------------------72

5.1 Classif icao de imagens para obteno de mapas de uso do solo------------------- 72

5.1.1 Reclassificao dos estratos -----------------------------------------------------------------------72

5.1.2 Mapa contnuo de ocupao do solo e Fotopontos -------------------------------------------76


9/131

viii

5.1.3 Avaliao das metodologias de validao-------------------------------------------------------78

5.1.4 Avaliao dos classificadores ----------------------------------------------------------------------80

5.1.5 Anlise de resultados da melhor metodologia--------------------------------------------------83

5.2 Avaliao e predio de resduos florestais em Pinus pinaster-------------------------89

5.2.1 Anlise discritiva dos valores de biomassa de resduos florestais de Pinus pinaster89

5.2.2 Estimativa de resduos florestais em Povoamentos de Pinus pinaster a partir de

deteco Remota------------------------------------------------------------------------------------------------92

6 CONCLUSES-----------------------------------------------------------------------------------------------99

7 BIBLIOGRAFIA -------------------------------------------------------------------------------------------- 102


10/131

ix

NDICE DE FIGURAS

Figura 1 Estrutura do consumo final de energia por tipo de energia em Portugal - Balanoenergtico de 2003 (DGEG 2008). ...............................................................................................5

Figura 2 Evoluo da rea ardida e do nmero de ocorrncias de 1980 a 2006 (DGRF 2008).

....................................................................................................................................................... 7

Figura 3 Localizao e potncias prevista para as Centrais de Biomassa lanadas a concurso

em Fevereiro de 2006 (MATEUS s/d)........................................................................................... 8

Figura 4 Componentes da fitomassa florestal e respectivo interesse (CANAVEIRA 2006).... 10

Figura 5 - Base de funcionamento de um SIG (planos de informao) (LLOPIS 2005).............15

Figura 6 - Componentes de um S.I.G. (LLOPIS 2005). .............................................................. 15

Figura 7 - Radiao electromagntica, comprimento de onda e frequncia (Adaptado de CCRS

2003). ..........................................................................................................................................18

Figura 8 - Espectro electromagntico (Adaptado de PAJARI 2009)...........................................18

Figura 9 Comportamento espectral dos principais elementos superfcie (RSE 2006). ........ 19

Figura 10 Factores dominantes da reflexo e absoro na folha (Adaptado de RSE 2006). . 21

Figura 11 Comportamento da vegetao em funo da energia incidente (CCRS 2003). ..... 22

Figura 12 Caractersticas dos sensores (Adaptado de KEY et al.2001). ............................... 26

Figura 13 Perodo de operacionalidade dos vrios satlites da srie Landsat. ...................... 28

Figura 14 Bandas do sensor TM em relao s assinaturas espectrais dos principais

elementos superfcie (Adaptado de DRURY 1993). ................................................................29

Figura 15 Esquema ilustrativo da correco geomtrica com recurso a pontos de controlo. . 32

Figura 16 Mtodos de interpolao de brilho para os novos pixeis(Adaptado de CCRS 2003).

..................................................................................................................................................... 33

Figura 17 Principais fases do processo de correco radiomtrica. ....................................... 36

Figura 18 Exemplo de um histograma de uma imagem da banda 1 do Landsat-5 sem

correco atmosfrica. ................................................................................................................ 38

Figura 19 Esquema de uma classificao supervisionada (Adaptado de CANTY 2007)........ 41

Figura 20 Conceito esquemtico do classificador do paraleleppedo no espao tridimensional.

(Adaptado de NASDA e RESTEC 1999). ...................................................................................43

Figura 21 Esquema ilustrativo do conceito da mnima distncia (Adaptado de MULLER 1999).

..................................................................................................................................................... 44


11/131

x

Figura 22 Aspecto grfico de uma classificao pela mxima verosimilhana (Adaptado de

NASA 2008)................................................................................................................................. 45

Figura 23 - Enquadramento geogrfico da rea de estudo. ....................................................... 50

Figura 24 Perspectiva tridimensional da rea de estudo......................................................... 51

Figura 25 rea ocupada pelas principais espcies florestais ao nvel de Portugal Continental

de acordo com IFN 2005.............................................................................................................53

Figura 26 rea florestal por espcie dominante em 2005 (CELPA 2007)............................... 53

Figura 27 Esquematizao do trabalho desenvolvido. ............................................................ 56

Figura 28 Mapa de ocupao do solo em formato vectorial aps validao no terreno. ........ 59

Figura 29 Criao dos fotopontos sobre a rea de estudo...................................................... 60

Figura 30 Cena Landsat-5 TM abrangendo o Norte de Portugal e de Espanha..................... 61

Figura 31 Curvas de nvel da Carta Militar Portuguesa em (srie M888) formato vectorial

(esquerda); DEM elaborado a partir das curvas de nvel da Carta Militar Portuguesa (srie

M888) (direita). ............................................................................................................................ 62

Figura 32 Exemplo de um histograma para a banda 1 (esquerda) e valores mnimos de cada

banda (kl) do ficheiro .cor (direita)............................................................................................63

Figura 33 Visualizao da caixa de correco radiomtrica, em MIRAMON. ....................... 63

Figura 34 Parcelas de amostragem nos povoamentos de Pinus pinaster de idade igual ousuperior a 15 anos.......................................................................................................................66

Figura 35 Comparao de assinaturas espectrais mdias recolhidas em reas de treino dos

estratos rea ardida e mato. ....................................................................................................... 72

Figura 36 Comparao de assinaturas espectrais mdias recolhidas em reas de treino dos

estratos solo nu e urbano............................................................................................................ 73

Figura 37 - Comparao de assinaturas espectrais mdias das vrias resinosas..................... 74

Figura 38 - Comparao das assinaturas dos sete estratos usados na classificao das

imagens de satlite. .................................................................................................................... 75

Figura 39 Exemplo de uma rea de mato (com predominncia de Erica spp.) com

regenerao de Pinus pinaster, de densidade varivel, resultante de um incndio ocorrido em

2003............................................................................................................................................. 76

Figura 40 - rea de mato (Erica spp., Cytisus spp., Ulex spp.) com regenerao natural de

Pinus pinasterdisperso e de idade e densidade varivel........................................................... 77

Figura 41 - Regenerao natural de carvalho (Quercus pyrenaica) a entrar por uma rea de

mato (Erica spp., Cytisus spp.). .................................................................................................. 77


12/131

xi

Figura 42 - Classificador do paraleleppedo. ............................................................................. 80

Figura 43 Classificador da mnima distncia. ..........................................................................81

Figura 44 Classificador da mxima verosimilhana................................................................. 81

Figura 45 Erro de classificao de uma rea agrcola devido resoluo do sensor. ........... 85

Figura 46 Exemplo de uma classificao numa rea de regenerao de Pinus pinasterjovem

com densidade varivel............................................................................................................... 86

Figura 47 Exemplo de classificao de um corredor ripcola. ................................................. 87

Figura 48 - Classificao de uma pequena rea urbana. ........................................................... 88

Figura 49 Percentagens da componente da rvore e dos matos na biomassa total e na

biomassa dos resduos. .............................................................................................................. 91

Figura 50 Correlao entre as variveis LAI e NDI(MIR1) para as diferentes componentes debiomassa. ....................................................................................................................................95


13/131

xii

NDICE DE QUADROS

Quadro 1 - Caractersticas das duas centrais de biomassa actualmente em funcionamento em

Portugal. ........................................................................................................................................9

Quadro 2 Resumo de alguns estudos de biomassa florestal com recurso a Deteco Remota.

..................................................................................................................................................... 13

Quadro 3 Alguns ndices de Vegetao................................................................................... 23

Quadro 4 Principais caractersticas e aplicaes das bandas TM do Landsat-5. ................... 30

Quadro 5 Estratos definidos para a criao de mapas de ocupao de solo. ........................ 57

Quadro 6 Densidades mdia aparente das espcies arbustivas encontradas em subcoberto

dos povoamentos de Pinus pinaster. .......................................................................................... 69

Quadro 7 Reclassificao dos estratos....................................................................................74

Quadro 8 Estatstica dos classificadores em funo do mtodo de validao........................ 78

Quadro 9 Estatsticas de avaliao da classificao. .............................................................. 79

Quadro 10 Comparao dos diferentes classificadores utilizados no processo de

classificao. ...............................................................................................................................82

Quadro 11 Matriz de contingncia da imagem classificada pelo mtodo da mnima distncia.

..................................................................................................................................................... 83

Quadro 12 - Caractersticas dendromtricas dos povoamentos analisados. ............................. 89

Quadro 13 Estatstica da estimativa da biomassa das vrias componentes do povoamento

(ton ha-1). .....................................................................................................................................90

Quadro 14 Produo mdia anual de resduos florestais em povoamentos de Pinus pinaster.

..................................................................................................................................................... 92

Quadro 15 Correlao de Pearson entre as componentes de biomassa florestal e as variveis

estruturais recolhidas em campo. ............................................................................................... 93

Quadro 16 Correlao de Pearson entre variveis remotas e as componentes de biomassa

florestal........................................................................................................................................94

Quadro 17 Equaes ajustadas para as diferentes componentes da biomassa florestal para

estimao via deteco remota................................................................................................... 96


14/131

1

1 INTRODUO

1.1 ENQUADRAMENTOO processo de concertao multilateral desenvolvido a partir dos resultados da

Conferncia do Rio em 1992, e consubstanciado em 1997 nos acordos do Protocolo

de Quioto, contribuiu de forma relevante para a sensibilizao e consciencializao da

sociedade no que diz respeito aos impactos do consumo de energia e a sua relao

com as emisses de gases com efeito de estufa (GEE), um dos principais factores

responsveis pelo aquecimento global e consequente alterao climtica (MADRP

2005). Sob este ponto de vista, a floresta tem sido alvo de grande ateno devido ao

seu potencial para mitigar os efeitos do aquecimento global. de conhecimento geral

que as plantas absorvem dixido de carbono da atmosfera e tm capacidade de o

armazenar atravs do processo de fotossntese sob a forma de biomassa

(MUUKKONEN 2006). Desta forma, a floresta assume-se como sendo a acumulao

natural de biomassa, actuando como sumidouro temporrio de dixido de carbono que

as actividades humanas emitem para a atmosfera, chegando a armazenar 60% da

totalidade de carbono existente na vegetao e solo da superfcie terrestre (ASFR

2003; PSCOAet al.s/d)

O potencial das florestas com vista mitigao do chamado efeito de estufa passa

tambm pela sua capacidade de produo de energia renovvel. As emisses de CO2

provenientes da queima da biomassa florestal para a produo de energia so

consideradas pelo protocolo IPCC (International Panel for Climate Change) como

neutras do ponto de vista climtico (ASFR 2003; NETTO 2008).

Fazendo igualmente parte de uma das componentes do tringulo do fogo, a crescente

acumulao de biomassanos espaos florestais e o risco de incndio associado, so

questes que requerem medidas mitigadoras. actualmente reconhecido que a

quantidade de biomassaacumulada na nossa floresta est directamente relacionada

com grandes incndios (YUet al.2004; VARGASet al.2008).

O papel da biomassa florestal ainda valorizado na reposio da biodiversidade,

providenciando habitats para um variado nmero de espcies de plantas, animais e

fungos. Sob o ponto de vista fisiolgico, proporciona informaes sobre o stock de

macro e micronutrientes retidos na vegetao, sendo da maior importncia nas

actividades de maneio florestal (SANTOS et al. 2004). Apresenta tambm umaimportncia ao nvel da regulao dos fluxos de gua que atravessam ecossistemas


15/131

2

florestais, actuando como filtros, melhorando a qualidade da gua e reduzindo as

escorrncias ao longo das encostas (RODRIGUES 2003).

A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se destina

e no caso particular da biomassa florestal, est fundamentalmente dependente do

conhecimento da realidade em termos da sua disponibilidade e localizao. Num

cenrio actual de alteraes climticas, expanso da populao mundial, alteraes

antropognicas da paisagem e da ocupao do solo, tambm os ecossistemas

florestais, semelhana de muitos outros, so vistos como dinmicos e em

permanente alterao. O aumento da presso sobre estes ecossistemas faz com que

haja uma necessidade crescente da sua monitorizao, de forma a controlar esses

impactos, mas tambm de forma a poder geri-los da melhor forma.

A importncia da floresta, analisada cada vez mais a uma escala global, fez com quehouvesse a necessidade de desenvolver metodologias de avaliao que pudessem

acompanhar esta viso. As avaliaes convencionais com recurso a inventrios

tornaram-se pouco prticas e de custo demasiado elevado. Neste contexto, o

desenvolvimento tecnolgico das ltimas dcadas fez com que tecnologias como a

Deteco Remota (DR) e/ou os Sistemas de Informao Geogrfica (SIG) surgissem

como disciplinas emergentes: a DR, ao conseguir de forma rpida e fivel retratar a

realidade actual a diferentes escalas, quer a nvel local para inventrios clssicos

utilizados com fins de gesto econmica do recurso e actualizados anualmente, at

escalas regionais e globais para uma gesto ambiental, com a obteno de

estimativas de armazenamento de carbono, gua, fluxos energticos ou mesmo

biomassa, ao longo de vrias dcadas; os SIG, pela sua capacidade nica de

aquisio, edio, armazenamento, anlise e gerao de dados espaciais ou no

espaciais, completando muitas das limitaes da DR e aumentado muito a sua

potencialidade.

Todos os pontos atrs enunciados ganham especial relevncia para um pas comoPortugal, onde a rea florestal ocupa aproximadamente 3.400.000 hectares, ou seja,

cerca de 38% do territrio continental (IFN 2005). A par da riqueza econmica e

ambiental deste recurso tem-se verificado nas ltimas dcadas, fruto de uma profunda

alterao econmica e social no pas, um aumento dramtico do nmero de incndios.

consensual que o aumento do nmero de incndios e da rea ardida pe em causa

toda a mais valia da floresta e tem um impacto extremamente negativo na economia. A

desertificao dos espaos rurais e algum desleixo das polticas florestais, que no

souberam adaptar-se e reconhecer estas mudanas, levaram a um acumular de


16/131

3

biomassa nestes ecossistemas, que no compatvel com um pas onde

culturalmente o fogo sempre esteve presente.

Actualmente, e face aos novos desafios que se colocam a nvel energtico e de

desenvolvimento econmico do pas, o problema da acumulao de biomassa florestal

foi visto como uma oportunidade. Esta viso surge quando se percebe que a biomassa

pode ser utilizada para produo de energia atravs de centrais de queima de

biomassa. Nesse sentido, em Fevereiro de 2006, o Governo lanou um concurso para

a criao de 15 centrais termoelctricas a biomassa florestal, a juntar s duas j

existentes. A questo que se coloca qual a capacidade das florestas do nosso pas

para conseguir alimentar estas centrais e de que forma estas tero o impacto, quer a

nvel energtico quer ambiental, que se propem atingir. A resposta a esta questo

passa antes de mais pela capacidade em localizar e quantificar a biomassa florestalpassvel de poder vir a ser utilizada para fins energticos.

1.2 OBJECTIVOS

Por todas estas razes, este trabalho pretende ser um contributo para melhorar o

aproveitamento da tecnologia dos Sistemas de Informao Geogrfica e Deteco

Remota na estimativa de biomassa em povoamentos florestais da principal espcie

florestal em Portugal, Pinus pinaster, substituir ao mximo as tcnicas clssicas de

inventrio florestal, mais morosas e caras, e ao mesmo tempo conseguir uma

metodologia polivalente, que permita uma avaliao contnua, no espao e tempo, e

ainda a monitorizao permanente do estado e alterao de toda uma rea florestal.

1.3 ESTRUTURA DA DISSERTAO

Em termos de estrutura esta dissertao encontra-se dividida em seis grandes

captulos:

Captulo 1, onde feito o enquadramento do tema da dissertao, a

definio dos objectivos e onde apresentada a sua estrutura;

Captulo 2, onde se efectua uma reviso do estado da arte, abordando

e contextualizando a importncia das avaliaes de biomassa, as novas

tecnologias aplicadas na sua estimativa e aprofundando as bases de


17/131

4

funcionamento da Deteco Remota e do processamento digital de

imagens;

Captulo 3, onde se procura enquadrar geogrfica e historicamente a

rea de estudo, bem como fazer uma breve descrio da espcie Pinus

pinaster;

Captulo 4, onde descrita a metodologia seguida, separando-a em

dois grandes temas: criao de mapas de ocupao do solo;

quantificao de biomassa em povoamentos de Pinus pinaster;

Captulo 5, onde seguindo a estrutura do captulo anterior so

apresentados, interpretados, e feita uma anlise crtica dos resultados

obtidos;

Captulo 6, onde se faz um resumo dos resultados, se tiram algumas

concluses, e se abrem perspectivas para dar continuao

investigao do tema.


18/131

5

2 REVISO BIBLIOGRFICA

2.1 ABIOMASSA FLORESTAL

2.1.1 ABIOMASSA FLORESTAL NO CONTEXTO PORTUGUS

A crescente instabilidade dos mercados financeiros, com o preo do petrleo a subir

diariamente, levantou o problema da segurana do abastecimento e da independncia

energtica, criando um ambiente nada propcio ao desenvolvimento e crescimento de

economias de pases como Portugal, sem recursos fsseis (MADRP 2005). A reduo

da dependncia energtica desta fonte tornou-se por isso uma prioridade (NETTO

2008).

Em 2003 a economia portuguesa apresentava um consumo de energia

maioritariamente oriunda do petrleo (58%), sendo o pas europeu com maior

dependncia desta fonte onde a mdia rondava os 40%. Ainda nesta data o balano

energtico apontava para que apenas 9% da energia consumida tivesse origem em

fontes renovveis (Figura 1) (MADRP 2005).

Figura 1 Estrutura do consumo final de energia por tipo de energia em Portugal - Balano

energtico de 2003 (DGEG 2008).

Actualmente, tem havido uma consciencializao por parte da nossa sociedade, e por

parte dos nossos governos, do impacto que as actividades do sector energtico tm

no ambiente, com especial nfase nas alteraes climticas, pelo que a definio das


19/131

6

polticas energtica e ambientais tm cada vez mais procurado a concertao entre as

duas vertentes. A Estratgia Nacional para a Energia, aprovada pela Resoluo de

Conselho de Ministros n. 169/2005, de 24 de Outubro, o culminar disso mesmo.

Nela se procura dar resposta s preocupaes e objectivos nacionais mas tambm

aos objectivos definidos no Plano de Aco para a Poltica Energtica ao nvel da

Unio Europeia (UE), nomeadamente (DGEG 2008):

Uma reduo de GEE (Gases com Efeito de Estufa) de 20% at 2020, em

relao a 1990;

Uma meta vinculativa de 20% para as energias renovveis em 2020, e uma

meta mnima vinculativa de 10% de biocombustveis nos transportes;

Uma reduo de 20% do consumo energtico em 2020, de acordo com o

Plano de Aco da Eficincia Energtica.

O entendimento sobre a participao das actividades florestais no cumprimento

nacional de Quioto est igualmente vertido no PNAC - Programa Nacional para as

Alteraes Climticas (PNAC 2006). Entre as vrias medidas, o PNAC estabelece a

promoo da capacidade de sumidouro de carbono da floresta, atravs da melhoria da

sua gesto e da constituio de novos povoamentos florestais, num total de 492 mil

hectares, relativamente a 1990.

Actualmente, o servio de sequestro de carbono pelos ecossistemas florestais no

reconhecido e valorizado somente no mbito dos mercados regulados de Quioto, mas

tambm o no contexto de mercados voluntrios, alavancados e dinamizados por

marcas e empresas que, proactivamente e sob estratgias corporativas de

responsabilidade ambiental e social, compensam assim as suas emisses de gases

com efeito de estufa (ENF 2006; FPFP 2007). Em Portugal, semelhana de outros

pases, surgiram mesmo empresas empenhadas em promover e dinamizar este

processo como o caso da ECOPROGRESSO ou da CIGA e da sua Plataforma

Carbonnus.

O flagelo do fogo e dos grandes incndios tem sido outra grande preocupao

nacional. O desenvolvimento scio-econmico das ltimas dcadas ditou uma

alterao da ocupao e utilizao do espao por parte das populaes rurais, cada

vez mais envelhecidas. A desvalorizao da agricultura e a procura de melhores

condies de vida, fizeram com que as populaes abandonassem as suas aldeias e,

em consequncia, todo um espao que durante centenas de anos foi moldado porinterveno e presena humana viu-se crescer de forma natural. Este abandono fez


20/131

7

com que aumentasse consideravelmente a quantidade de biomassa vegetal e teve

como consequncia um aumento dramtico do nmero de ocorrncias de incndio e

da rea ardida (Figura 2) (DGRF 2008; GOMES 2008).

Figura 2 Evoluo da rea ardida e do nmero de ocorrncias de 1980 a 2006 (DGRF 2008).

Nas condies nacionais e no curto prazo, atendendo ao elevado risco de incndio

que o pas apresentava, procurou-se a adopo de medidas de silvicultura preventiva

(MADRP 2005). Esses modelos contemplavam a diminuio da carga combustvel

(biomassa), quer atravs do incentivo ao corte de matos, quer de povoamentos muito

densos, no sentido de criar descontinuidades no coberto florestal (EREAM 2006).

neste contexto que a biomassa florestal surge como sendo de grande interesse,

tanto ao nvel do sector florestal, como ao nvel do sector energtico e ambiental. O

aproveitamento da biomassa florestal como fonte de energia renovvel actualmente

vista como uma oportunidade de valorizao do mundo rural, atravs da melhoria da

gesto das exploraes florestais e integrada no objectivo de defesa da floresta contra

incndios, na criao de empreendimentos e de emprego, numa ptica de fileiraflorestal (ENF 2006; MATEUS s/d).

No seguimento desta lgica, foi definido em 2003, em Resoluo de Conselho de

Ministros (RCM n 63/2003), a meta de 150 MW de potncia instalada em termos de

produo energtica Nacional, com origem em biomassa florestal, at 2010. Com o

objectivo de cumprir a meta, o Governo lanou em Fevereiro de 2006 um concurso

para atribuio de capacidade de injeco de potncia na rede do Sistema Elctrico de

Servio Pblico (SEP), para energia elctrica produzida em 15 novas centrais

termoelctricas a biomassa florestal, a juntar s duas j existentes (Quadro 1) (DGEG


21/131

8

2008; NETTO 2008; MATEUS s/d). Com estas novas centrais prev-se a produo de

100 MVA de potncia, com um consumo de 10000 ton ha-1ano-1de biomassa seca por

cada MVA instalado (Figura 3), segundo comunicao verbal do Prof. Jos Lus

Lousada do departamento de Cincias Florestais e Arquitectura Paisagista da UTAD.

Figura 3 Localizao e potncias prevista para as Centrais de Biomassa lanadas a concurso

em Fevereiro de 2006 (MATEUS s/d).

A localizao geogrfica das novas centrais facilmente associada s reas e regies

com grandes manchas florestais, distribuindo-se sobretudo na regio Norte e Centro

do pas. Trs delas encontram-se no distrito de Vila Real, distrito que abrange a rea

deste estudo, e so classificadas como sendo de muito alta prioridade. Ressalta

tambm a proximidade entre elas, pelo que se prev que haja uma sobreposio em

termos de rea de influncia e uma grande procura e presso para fornecimento de

matria-prima.


22/131

9

Quadro 1 - Caractersticas das duas centrais de biomassa actualmente em funcionamento em

Portugal.

Central de Mortgua Central de Vila Velha do Rdo

Incio de funcionamento 1999 2007

Potncia instalada 10 MVA 10 MVA

Consumo de resduos (em

verde)109 000 ton ano-1 160 000 ton ano-1

2.1.2 METODOLOGIAS PARA QUANTIFICAO DA BIOMASSA

2.1.2.1 Metodologia convencional

A utilizao ou quantificao de biomassa, independentemente do fim a que se destina

e no caso particular da biomassa florestal, est fundamentalmente dependente do

conhecimento da realidade actual em termos da sua disponibilidade e localizao.

Uma caracterizao fsica da ocupao florestal, tendo em vista o seu aproveitamento

para fins energticos, de armazenamento de carbono ou de operaes normais de

explorao com fins de madeira de produo, permitem planear e implementar a

interveno no domnio florestal, de forma sustentada e integrada, promovendo o

correcto ordenamento do espao (PSCOAet al.s/d).

Apesar do verdadeiro termo biomassa florestal englobar toda a massa de matria de

origem biolgica, viva ou morta, animal ou vegetal presente na floresta, esta

normalmente utilizada para referir-se apenas componente vegetal, por ser aquela

com maior representatividade nestes espaos e por isso vrias vezes designada de

fitomassa(SANQUETTA, 2002 emSILVEIRA et al., 2007). Por sua vez se se falar de

biomassa florestal com fins energticos, ento necessrio separar a biomassa

vegetal nas suas vrias componentes (Figura 4). Os Planos Regionais de

Ordenamento Florestal (PROF) nacionais, em resultado da adopo da directiva

europeia 2001/77/EC, designam por biomassa florestal a fraco biodegradvel dos

produtos e dos desperdcios de actividade florestal. Esta designao inclui o material

resultante de operaes de gesto dos combustveis (matos), das operaes de

conduo (ex: desbaste e desrama) e da explorao dos povoamentos florestais, ou

seja: ramos, bicadas, cepos, folhas, razes e cascas (PROFBP 2006).


23/131

10

Figura 4 Componentes da fitomassa florestal e respectivo interesse (CANAVEIRA 2006).

Da vria bibliografia consultada verifica-se que a maioria dos estudos de biomassa

florestal, independentemente do seu propsito, raramente avaliavam todas as

componentes, concentrando-se, na maioria das vezes, na componente area e quase

sempre na componente arbrea viva (ROY e RAVAN 1996; MUUKKONEN e

HEISKANEN 2005; GARCAS-MARTN et al. 2006; KALOGIROU s/d). LU (2006)

justifica esta tendncia com as dificuldades e custos acrescidos em estudos da

componente abaixo do solo e na dificuldade associada sua extraco para posterior

utilizao.


24/131

11

As estimativas de biomassa de um ecossistema florestal so geralmente divididas em

dois mtodos: mtodo directo (destrutivo) ou indirecto (no destrutivo) (SANTOSet al.

2004).

O Mtodo Directo, mais preciso e eficaz, implica pesar todas as rvores de uma

determinada rea (SANTOS et al.2004; VIEIRAet al. 2008; CLEEMPUTet al.s/d).

So estudos que por norma exigem muito tempo e dinheiro (HOUGHTON 2005;

VIEIRA et al. 2008). Trabalhos que utilizam o mtodo directo baseiam-se na

amostragem individual de um nmero reduzido de rvores ou na instalao de

parcelas, tendenciosamente escolhidas, cujos dados servem depois para extrapolar

para o povoamento (SILVEIRAet al.2007; PSCOAet al.s/d).

O Mtodo Indirecto mais rpido, no se corta, no se pesa nem se seca nenhum

indivduo, podendo amostrar uma rea maior e um maior nmero de indivduos. Deacordo com SOMOGYI et al. (2007) as avaliaes indirectas de biomassa so

geralmente feitas utilizando um de dois mtodos: o primeiro utiliza dados de volume de

rvores ou talhes e multiplica-os por um factor ou factores apropriados, denominados

factores de biomassa (BF), que convertem (expandem ou reduzem) as estimativas de

volume para estimativas de biomassa (Eq.1):

B = P x BF (Eq. 1)

onde:

B = biomassa em kg ou ton;

P = parmetro de uma rvore ou talho; por exemplo, volume em m3;

BF = factor apropriado da biomassa utilizado na converso.

Outra forma de se estimar biomassa de forma indirecta realizando o ajuste de

equaes (equaes alomtricas) pelo uso de tcnicas de regresso (Eq.2). Esta

tcnica pressupe a avaliao de algumas rvores (mtodo destrutivo) para

determinao do peso de cada componente e procura uma relao com variveis

dendromtricas facilmente obtidas em campo (WATZLAWICK 2003; FORDA e JICA

2005; LOPES 2005; MANI e PARTHASARATHY 2007).

B = f (P1,P2, p1, p2,...) (Eq. 2)

onde:B = biomassa em kg ou ton.


25/131

12

2.1.2.2 Quantificao de biomassa com recurso a imagens de satlite

Os primeiros estudos de biomassa utilizando imagens de satlite tiveram incio nos

anos de 1980 em reas de floresta tropical (KALOGIROU s/d). Com a evoluo

tecnolgica das ltimas dcadas, as tcnicas de deteco remota tm-se sobreposto a

avaliaes convencionais de inventrio florestal (HAME et al. 1995; ROY e RAVAN

1996; HEISKANEN 2006).

A maioria dos estudos concentram-se em florestas de conferas devido estrutura

relativamente simples do povoamento e da composio das espcies. Em reas mais

heterogneas, nomeadamente em florestas tropicais, as estimativas tm-se mostrado

mais difceis pela complexidade dos povoamentos e grande variedade de espcies

(LU 2006).

Os tipos e abordagens mais comuns para estimao de biomassa via deteco remota

so descritos por PATENAUDE et al. (2005), LU (2006) e WULDER et al. (2008). De

uma maneira geral, as equaes ajustadas para estimativa da biomassa recorrem a

anlises de regresso mltipla, mtodo do vizinho mais prximo e redes neuronais,

estabelecendo assim uma relao directa entre a resposta espectral e a biomassa, ou

indirecta utilizando variveis estruturais, como por exemplo o ndice de rea Foliar ou

o dimetro da copa, sendo estes potencialmente estimados por deteco remota.

semelhana do que acontece em estudos para outras caractersticas dospovoamentos florestais, tambm no caso da biomassa existe alguma variedade no que

diz respeito s caractersticas do sensor utilizado. por isso possvel encontrar

estudos de biomassa que utilizam imagens de baixa resoluo espacial como o

AVHRR(1) (RUIZ et al. 2006; TAN et al. 2007) passando por sensores de mdia

resoluo como o caso do ASTER(2)ou MODIS(3)(HEISKANEN 2006; MUUKKONEN

e HEISKANEN 2007) at imagens de muito grande resoluo como o caso da

IKONOS (THENKABAILet al.2004; MIGOLETet al.2007). No entanto os sensores

Landsat ETM+, e sobretudo os TM, so os mais utilizados para este fim (BETTINGERe HAYASHI 2006; WULDERet al.2008).

(1) Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR); (2) Advanced Spaceborne Thermal Emission andReflection Radiometer (ASTER); (3) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)


26/131

13

BETTINGER e HAYASHI, em 2006, escreveram um pequeno artigo onde reuniram

alguns estudos de estimativas de biomassa florestal utilizando deteco remota.

Tendo por base esse artigo elaborou-se o seguinte quadro (Quadro 2):

Quadro 2 Resumo de alguns estudos de biomassa florestal com recurso a Deteco Remota.

Varivel EspcieImagem

utilizada

Modelo

de

regresso

Variveis

seleccionadasR2

Localizao

da rea de

estudo

Fonte

bibliogrfica

BiomassaResinosas

e folhosasLandsat stepwise - 0.70

Gergia

(USA)

Hayashi

(2006)

Biomassa Floresta Landsat - 3,4,5,7 0.57Alberta

(Canada)

Hall et al.

(2006)

Biomassa Floresta Landsat - Banda 1, 2, 3 -Califrnia

(USA)

Franklin

(1986)

Pinheiro

NDVI

Banda 1, 4, t,

IVsolo

0.86

Biomassa

Folhosas

Landsat

Regresso

mltipla +

medies

em campoBanda 4, t 0.95

Wisconsin

(USA)

Zheng et al.

(2004)

BiomassaFloresta

tropicalLandsat

Regresso

mltipla

Informao

espectral +

medidas de

textura

0.88Amaznia

(Brasil)

Lu et al.

(2002)

BiomassaFloresta

tropicalLandsat stepwise Banda 4, 5 0.75

Amaznia

(Brasil)

Lu et al.

(2005)

BiomassaFloresta

tropicalLandsat - Banda 5

Amaznia

(Brasil/Peru)

Steininger

(2000)

Biomassa

Resinosas

e

Folhosas

Landsat - Banda 2, 3, 70.2-

0.3

Mediterrneo

(Norte da

Grcia)

Mallinis et al.

(2004)

Volume Floresta LandsatAnlise de

regresso

Banda 1,2,4,5

e 7 + h0.90 Sucia

Magnusson

and

Fransson

(2005)

(Consultado por BETTINGER e HAYASHI em 2006)


27/131

14

A anlise do quadro refora a ideia de que as imagens Landsat TM possuem uma

grande expresso em avaliaes de DR e so utilizadas de forma generalizada para

grande parte do Globo. Existe um grande nmero de estudos em reas de floresta

tropical, sobretudo pela dificuldade que existe em recolher dados por mtodos

convencionais nessas raes. Normalmente utiliza-se um modelo stepwise, ou uma

regresso mltipla, para estabelecimento de relaes entre as variveis e a

reflectncia, e o infravermelho prximo , por norma, a banda que produz melhores

resultados. Em termos de eficcia da metodologia, verificou-se que ela um pouco

varivel, mas que os melhores resultados so aqueles que relacionam uma ou mais

variveis estruturais, como a idade, a altura, ou medidas de textura, com os valores de

reflectncia, isto , h uma utilizao simultnea de dados da deteco remota com

variveis recolhidas em campo.

2.2 NOVAS TECNOLOGIAS APLICADAS AO ESTUDO DA BIOMASSAFLORESTAL

2.2.1 SISTEMAS DE INFORMAO GEOGRFICAOS PRINCPIOS

Os Sistemas de Informao Geogrfica (SIG) so um conjunto de tecnologias que

realizam o tratamento computacional de dados georreferenciados, descrevendo-os

quanto aos seus atributos e relaes espaciais, e constituem um mtodo consistente

para anlise e consulta (FRANA 2004; LLOPIS 2005; SKRDLA 2005). Permitem a

aquisio, edio, armazenamento, actualizao e anlise de dados, assim como a

gerao de nova informao atravs do cruzamento entre dados espaciais e

alfanumricos ou entre diferentes temas espaciais (SANTIAGOet al.2002).

A base do seu funcionamento consiste em manipular planos de informao querepresentam um determinado elemento do mundo real sobre uma base comum (Figura

5) (LLOPIS 2005). Estes planos de informao podem ser de diferentes fontes e

formatos e, uma vez inseridos e integrados na base, podem ser combinados de

diversas maneiras, atravs de algoritmos de manipulao e anlise ou simplesmente

permanecerem disponveis para consulta, visualizao e impresso (SANTIAGOet al.

2002).


28/131

15

Figura 5 - Base de funcionamento de um SIG (planos de informao) (LLOPIS 2005).

Da mesma forma que sucede para a definio de SIG, a descrio dos componentes

de um sistema de informao geogrfica no consensual. Em termos genricos,

pode considerar-se os componentes de um SIG como: entrada de dados;

armazenamento de dados; manipulao e anlise de dados e sada de dados (VIANA

2005). De acordo com LLOPIS (2005), um SIG composto por um conjunto de

elementos distintos como mostra a Figura 6.

Figura 6 - Componentes de um S.I.G. (LLOPIS 2005).

Utilizadores: ocomponente mais

importante de um SIG

Este deve desenvolver os

procedimentos e definir as

tarefas do SIG

Dados: A

disponibilidade e

preciso dos dados

pode afectar os

resultados de

qualquer anlise

Procedimentos: A anlise

requer mtodos bem definidos

e consistentes para produzir

resultados correctos e

reproduzveis

Hardware: As possibilidades

do equipamento informtico

afectam a capacidade de

armazenamento, a

velocidade de

processamento, facilidade

de uso e tipo de sada

disponvel.

Software: Inclui quer os

programas de SIG quer

programas informticos

de bases de dados,

estatsticos, de

processamento de

imagens ou qualquer

outro software.


29/131

16

Das vrias fontes de dados utilizadas em SIG, uma das mais importantes , sem

dvida, a Deteco Remota (DR) (GONALVES 2005). As imagens de satlite em

formato digital permitem uma rpida integrao dos resultados, obtidos pelas anlises

de DR, em Sistemas de Informao Geogrfica (VIANA 2005). Desta forma, so

ultrapassadas as limitaes que alguns sistemas de DR apresentam para realizar

operaes de anlise com informao vectorial (VIANA 2005). Por outro lado, diversas

tcnicas de processamento digital de imagens so envolvidas por procedimentos em

SIG.

Embora reconhecida a importncia da informao da DR, DEMERS (2005) refere que

os SIG e a DR devem ser vistos como tecnologias complementares, uma vez que os

SIG tm capacidades analticas nicas.

2.2.2 DETECO REMOTA

2.2.2.1 Os princpios

A DR a cincia e arte de obter informao sobre um objecto, rea, ou fenmeno,

atravs da anlise de dados adquiridos por um dispositivo/sensor que no se encontra

em contacto com o objecto, rea, ou fenmeno sob investigao (LILLESAND e

KIEFER 1994; IGEOE 2008). Tal como definida, um termo bastante geral e podeincluir processos como a viso humana, fotografia, radar e sismologia (CAETANO

1999). Contudo vulgar associar a DR a sistemas que gravam informao, baseada

em energia electromagntica, recorrendo a avies ou a satlites (GONALVES 2005).

Neste estudo o termo DR concentra-se apenas na protagonizada por satlites.

Os sensores do satlite fazem um scannerdo terreno e, medida que a plataforma do

satlite se move, construda uma imagem da superfcie da terra (CAETANO 1999;

IGEOE 2008). Cada linha de scanner de uma imagem uma gravao digital da

medida de radiao efectuada em intervalos regulares ao longo da linha e um conjunto

de linhas consecutivas formam uma imagem (CAMPBELL 2007). Os elementos

espaciais de uma imagem designam-se por pixeis, cada um cobrindo uma rea

especfica no terreno (GONALVES 2005). A radiao captada pelo sensor, para uma

rea especfica da superfcie, gravada em cada pixelem nmeros digitais (DN) para

facilidade de manuseamento e anlise da informao (IGEOE 2008). Os DNs podem

ser convertidos em radincia fsica e em reflectncia da superfcie atravs de

procedimentos adequados que abordaremos mais adiante.


30/131

17

Todos os instrumentos de DR detectam o padro e variao da energia captada pelos

sensores. Por norma cada plataforma possui mais que um sensor. Cada um deles

sensvel a uma poro do espectro e a informao correspondente normalmente

designada por banda. As regies do espectro electromagntico mais utilizadas so a

do visvel, o infravermelho prximo e o infravermelho mdio (GONALVES 2005). A

fonte natural de energia electromagntica para estes comprimentos de onda o sol. A

radiao capturada pelos sensores da maioria dos satlites a radiao emitida pelo

sol e que reflectida pela superfcie da Terra (LILLESAND e KIEFER 1994).

A hiptese central em DR a de que a radiao reflectida por uma superfcie carrega

informao acerca do tipo, propriedades e estado da superfcie (IVERSONet al.1989;

CAETANO 1999).

2.2.2.2 Radiao electromagntica (REM) /Padro espectral

O primeiro requerimento para a DR dispor de fonte de energia que ilumine ou

fornea energia ao alvo de interesse (excepto no caso em que pode ser o prprio alvo

a emitir energia) (CCRS 2003; VIANA 2005).

Esta energia viaja velocidade da luz e constituda por uma componente elctrica

(E) e uma magntica (M) (energia electromagntica - EM). Sob uma perspectiva

quntica, a REM concebida como o resultado da emisso de pequenos pulsos de

energia, enquanto que sob o ponto de vista ondulatrio, a REM propaga-se na forma

de ondas formadas pela oscilao dos campos elctrico e magntico (LILLESAND e

KIEFER 1994; CCRS 2003; KINGSTON 2007).

A distncia existente entre dois picos sucessivos de ondas electromagnticas designa-

se por comprimento de onda () (RSE 2006; NASA 2008). Este comprimento de onda,

devido velocidade constante da luz, est inversamente relacionado com a frequncia

de onda (nmero de picos de onda que passam num determinado ponto, por unidadede tempo) (Figura 7) (LILLESAND e KIEFER 1994).


31/131

18

Figura 7 - Radiao electromagntica, comprimento de onda e frequncia (Adaptado de CCRS

2003).

Apesar de o REM ser contnuo, comum dividi-lo em bandas/regies correspondentes

a valores de energia com caractersticas prximas de determinadas frequncias ou de

comprimentos de onda. Os nomes atribudos a estas regies do espectro resultam

sobretudo dos mtodos utilizados na sua deteco e no tanto nas caractersticas dos

seus comprimentos de onda (Figura 8) (RIBEIRO 2007).

Figura 8 - Espectro electromagntico (Adaptado de PAJARI 2009).

Quando as ondas EM atingem a atmosfera terrestre, grande parte dessa energia

perdida devido reflexo, absoro e transmisso causada pelos constituintes

atmosfricos (gases, partculas, etc.) (RSE 2006). Depois de a atravessar e entrar em

contacto com os alvos, esta interage com eles. Como resultado destas interaces, e

variando de acordo com o tipo de elemento superfcie, a energia pode de novo ser


32/131

19

absorvida, reflectida ou transmitida, total ou parcialmente (EASTMAN 1997). Na

deteco remota tem especial interesse a ER pelos alvos, pois corresponde poro

enviada de novo para o espao, captada pelos sensores e transformada em imagem.

A forma como cada elemento se comporta perante a energia e os diferentes

comprimentos de onda, isto , a forma como absorve, reflecte e transmite a energia

que o atinge, nica, sendo possvel verificar um certo padro (EASTMAN 1997;

NASDA e RESTEC 1999). este padro, normalmente designado por padro

espectral, com o qual possvel, recorrendo a tcnicas de deteco remota, a

separao, identificao e localizao de elementos superfcie, que sustenta o

processo de classificao de imagem e que fornece a base terica para o clculo de

ndices de Vegetao (LOPES 2005).

A Figura 9 representa a mdia das assinaturas espectrais para a vegetao verde,solo seco e gua limpa. A reflectncia do solo caracterizada por ter uma baixa

reflectncia na regio do visvel, aumentando gradualmente medida que o

comprimento de onda aumenta desde o visvel at ao infravermelho prximo e

atingindo o seu pico no infravermelho mdio (LILLESAND e KIEFER 1994; CCRS

2003; RSE 2006). Comparativamente com a vegetao exibe uma boa reflectncia na

zona do visvel e uma menor na zona do infravermelho mdio (LOPES 2005). O

comportamento espectral do solo pode variar consideravelmente com a sua cor, tipo,

textura, compostos da mistura, teor de matria orgnica e presena de xidos de ferro

e humidade (JUNIOR 2001; KUNTSCHIK 2004; LOPES 2005).

Figura 9 Comportamento espectral dos principais elementos superfcie (RSE 2006).


33/131

20

A gua limpa absorve grande parte de todos os comprimentos de onda. Possui uma

pequena reflectncia na zona do visvel com o seu pico a ser atingido na zona do azul,

que diminui medida que aumenta o comprimento de onda (RSE 2006).

A vegetao saudvel revela quase sempre uma configurao de pico e vale

(LILLESAND e KIEFER 1994). Os valores de reflectncia mais baixos ocorrem na

zona do visvel (particularmente no vermelho) e h um aumento significativo na zona

do infravermelho prximo (LOPES 2005).

2.2.2.3 Comportamento espectral da vegetao

Na vegetao a folha a principal componente responsvel pelo seu comportamento

espectral Este consideravelmente complexo, variando entre espcies, e dentro damesma espcie, devido a factores como a morfologia, a fisiologia e o teor de

humidade das folhas (KUNTSCHIK 2004; RIBEIRO 2007).

O teor de clorofila (principal pigmento fotossinttico das folhas nas plantas verdes) o

factor mais condicionante na regio do visvel (de 0.4 a 0.7 m), enquanto que no

infravermelho prximo a estrutura das folhas (KUNTSCHIK 2004; RSE 2006;

RIBEIRO 2007). A clorofila presente nos cloroplastos das folhas absorve sobretudo na

regio do azul (B) (0.4 a 0.5 m) e do vermelho (R) (0.6 a 0.7 m) por ser a gama de

comprimento utilizada como fonte de energia para a fotossntese (EASTMAN 1997;

CCRS 2003). Na regio do verde (G) (0.5 a 0.6 m), verificamos uma diminuio da

absoro, logo um aumento da reflexo, que leva a que a vegetao saudvel surja

com a cor verde (GONALVES 2005).


34/131


35/131

22

Figura 11 Comportamento da vegetao em funo da energia incidente (CCRS 2003).

2.2.2.4 ndices de Vegetao

Os ndices de Vegetao no so mais do que combinaes matemticas dedeterminados comprimentos de onda, constituindo indicadores sensveis da presena

e estado da vegetao (LOPES 2005). Baseiam-se na reduo e transformao de

valores de reflectncia de diversas bandas a uma nica, gerando uma imagem com

valores do ndice em cada pixel, de onde possvel extrair informao quantitativa e

qualitativa (CCRS 2003; KUNTSCHIK 2004; GONALVES 2005). As bandas devem

ser seleccionadas com base na assinatura espectral dos alvos que se pretendem

realar, cobrindo os picos de absoro/reflexo e as mudanas de inclinao da curva

(JACINTHO 2003).

Os comprimentos de onda do vermelho e do infravermelho prximo so a base da

maioria dos ndices de Vegetao, devido ao contraste de reflectncia existente entre

eles e a sua relao com as caractersticas da vegetao (JENSEN 1996; EASTMAN

1997; TEILLETet al.1997; ALMEIDAet al.2000).

Actualmente existe uma enorme variedade de ndices de Vegetao, sendo que a

escolha de um determinado ndice depende muito do objectivo especfico e deve ser

efectuada pela sua capacidade de identificar a caracterstica da vegetao em causaminimizando a influncia de elementos exgenos (CAETANO 2002; LOPES 2005).

Com base nessa feio tm vindo a ser desenvolvidos diversos ndices. LOPES

(2005), para um estudo desenvolvido para estimar a produo primria lquida das

espcies Eucalyptus globuluse de Pinus pinaster, fez a compilao de alguns deles

(Quadro 3).


36/131

23

Quadro 3 Alguns ndices de Vegetao.

NDI(MIR1))1(

)1(

MIRNIR

MIRNIR

+

NDI(MIR2))2(

)2(

MIRNIR

MIRNIR

+

NDTI)2(

)21(

MIRNIR

MIRMIR

+

NDVI)(

)(

RNIR

RNIR

+

MVI12

1

MIR

MIR

MVI2 2MIR

NIR

RVI1R

NIR

VIT1R

NIR

VIT2)(

)(

RNIR

RNIR

+

VIT3R

G

VIT4R

G

VIT5 G-R

VIT6 G+R

VIT7)(

)(

RG

RG

+

VIT8)()(

RGRG

+

VIT9 5.0)(

)(+

+

RG

RG


37/131

24

2.2.2.5 Sensores - diferentes resolues - diferentes capacidades

De acordo com as fontes de energia electromagntica utilizada, assim se podem

distinguir os dois grandes grupos de sensores em DR: activos e passivos. Os sensores

passivos utilizam a energia reflectida (luz visvel e o infravermelho prximo e mdio) e

emitida (infravermelho mdio e trmico) pela superfcie terrestre. Em oposio

encontram-se os sensores activos, geradores da sua prpria energia (Radar e laser) e

que medem a energia reflectida pelos objectos de volta para o sensor (CURRAN 1985;

EASTMAN 1997). Neste estudo dar-se- especial ateno aos sensores passivos.

Para poder determinar quais os sensores relevantes para um determinado tipo de

projecto ou processo analtico importante estar familiarizado com as capacidades e

caractersticas dos mesmos e o tipo de dados que cada sistema consegue fornecer

(KINGSTON 2007). Assim, para alm do seu custo, h pelo menos cinco aspectos que

podem determinar a utilizao de um em detrimento de outro. So eles as suas

resolues espacial, radiomtrica, espectral, temporal e angular (LILLESAND e

KIEFER 1994; MIRONGA 2004; KINGSTON 2007).

A resoluo espacial a medida da rea na superfcie que cada pixel consegue

abranger ou, de outra forma, o objecto mais pequeno que se pode distinguir numa

imagem, e est directamente relacionada com as caractersticas do sensor e com a

altitude a que este se encontra (MIRONGA 2004; KINGSTON 2007). Por exemplo,

quanto menor for o tamanho dopixelmenor a possibilidade de este abranger reas de

fronteira, ou seja maior ser o nmero depixeispuros (LILLESAND e KIEFER 1994).

Apesar disso, h situaes em que pode ser bom utilizar um tamanho depixelmaior,

j que este reduz a variabilidade das categorias.

A resoluo radiomtrica indica a capacidade do sensor para descriminar nveis de

intensidade de radincia. Para as imagens Landsat TM o nvel de intensidade de luz

gravada em cadapixelpara cada banda pode ter valores (digital number, DN) entre 0

(sem reflectncia) e 255 (100% de reflectncia). A uma maior resoluo estassociado um maior volume de dados a armazenar e por conseguinte a um maior

nmero de bites e maior tempo de processamento da informao (MIRONGA 2004).

A resoluo espectral indica o nmero e amplitude das bandas espectrais que o

sensor pode descriminar. Ser tanto maior quanto maior for o nmero de bandas que

disponibilize. Quanto mais estreitas forem as bandas maior ser a capacidade de este

distinguir caractersticas de interesse que tenham resposta nessa regio do espectro.


38/131

25

A resoluo temporal mede o tempo de passagem do satlite sobre a vertical do lugar.

importante sobretudo quando se querem fazer estudos continuados da mesma rea

durante um determinado perodo de tempo, que pode variar de dias at vrios anos.

A resoluo angular representa a capacidade de um sensor para captar imagens

oblquas. Esta resoluo tem especial interesse quando se pretendem imagens

estereoscpicas para gerar o terreno.

Tm vindo a ser utilizadas Imagens de Satlite com diferentes resolues para gerar

mapas florestais e de ocupao do solo. Destacam-se as imagens IKONOS de muito

alta resoluo (KAYITAKIRE et al. 2006; SOUDANI et al. 2006; MALHI e ROMAN-

CUESTA 2008), imagens SPOT(4)de alta-resoluo (FRASER e LI 2002; SOUZAet al.

2003; DAVI et al. 2006; MIGOLET et al. 2007), Landsat-TM (CHUST et al. 2004;

LUTHERet al.2006), Landsat-MSS e MODIS na mdia resoluo (LIUet al.2005; FUet al.2008), at ao mais grosseiro AVHRR (IVERSONet al.1989).

Ao longo das ltimas dcadas foram realizados vrios estudos no intuito de perceber

quais as consequncias da variao das resolues. Apesar de se vir a assistir a uma

melhoria gradual das resolues dos sensores, a relao entre o volume de dados e o

desenho do sensor resultaram numa tendncia para que os sensores de muito alta

resoluo enfatizem apenas uma das cinco principais caractersticas em detrimento

das restantes (Figura 12) (KEYet al.2001).

(4) Satellite Pour lObservation de la Terre (SPOT)


39/131


40/131


41/131


42/131

29

geomtrica das imagens nas bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 30 m (isto , cada pixel da

imagem representa uma rea superfcie de 0.09 ha). Para a banda 6 a resoluo

120 m (cadapixelrepresenta 1.4 ha). A resoluo radiomtrica de 8 bites (256 nveis

de cinzento). Em termos orbitais este satlite possui as seguintes caractersticas:

altitude = 705 km; velocidade = 7.7 km s-1; peso = 2 ton; tempo de obteno de uma

cena = 24 s.

Cada uma das bandas sensvel a uma pequena zona do espectro e como tal,

sabendo o comportamento espectral dos objectos superfcie ou do que se pretende

estudar, pode-se relacion-lo com uma banda especfica. Da ser normal utilizar

preferencilamente uma banda em detrimento de outra, de acordo com o objecto de

estudo (Quadro 4), ou uma banda permitir distinguir e realar melhor um objecto

relativamente aos que o rodeiam (Figura 14).

Figura 14 Bandas do sensor TM em relao s assinaturas espectrais dos principais

elementos superfcie (Adaptado de DRURY 1993).


43/131


44/131


45/131

32

2.3 PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DE SATLITE

O pr-processamento das imagens designa um conjunto de rotinas, aplicadas para

corrigir e restaurar imagens digitais degradadas durante o processo de aquisio, mas

tambm um conjunto de tcnicas destinadas a facilitar a posterior extraco de

informao (JACINTHO 2003; KINGSTON 2007; IGEOE 2008).

A capacidade para extrair informao dos dados e interpret-los dependem no s

das capacidades do sensor mas da pessoa que os manuseia e os trabalha. A chave

encontra-se, na maioria das vezes, nos mtodos de processamento de

imagem(NASA 2008).

2.3.1 CORRECO GEOMTRICA

A correco geomtrica surge pela necessidade de anular distores geomtricas

resultantes de fontes diversas, desde variaes em altitude, velocidade do sensor ou a

curvatura terrestre (CURRAN 1985). Tem como principal objectivo dotar a imagem de

integridade geomtrica e assim permitir a utilizao dos dados sob a forma de mapa

projectado (RANDALL 2006). A preciso geomtrica particularmente importante

quando se pretende realizar um estudo de deteco de alteraes, ou quando sepretende cruzar a informao com outros dados de base geogrfica, nomeadamente

recorrendo a um SIG, pois a sobreposio de mapas classificados, ou a anlise

simultnea de dados, requer a correcta orientao espacial das imagens (Figura 15)

(HOWARD 1991).

Figura 15 Esquema ilustrativo da correco geomtrica com recurso a pontos de controlo.


46/131

33

A correco geomtrica ocorre normalmente em duas fases: interpolao espacial e

interpolao do brilho (re-amostragem) (CCRS 2003). Na interpolao espacial, a

transformao de coordenadas da imagem em coordenadas do mapa resulta do

ajustamento de um polinmio de primeira ordem, ou superior, utilizando o mtodo dos

mnimos quadrados (SANTOS 2003). Este polinmio construdo com base em

pontos de controlo (como ser visto adiante). Como a nova localizao dos pixeis

transformados raramente coincide com a localizao original, o DN (nvel de brilho)

para os novos pixeis tem de ser interpolado a partir dos vizinhos do pixel original

(LILLESAND e KIEFER 1994; KINGSTON 2007). Este processo utiliza normalmente

um de trs algoritmos: o mtodo do vizinho mais prximo, interpolao bilinear ou a

convoluo cbica (Figura 16) (JACINTHO 2003; RANDALL 2006; KLEIN 2008).

Figura 16 Mtodos de interpolao de brilho para os novospixeis(Adaptado de CCRS 2003).

No mtodo do vizinho mais prximo, o DN de umpixel na matriz corrigida corresponde

ao DN do pixel mais prximo na matriz original. A interpolao bilinear utiliza os DN

dos quatropixeismais prximos para atribuir o novo DN. A convoluo cbica atribui o

novo DN a partir da mdia dos valores dos 16 pixeis vizinhos. Dos trs mtodos

apontados, o mtodo do vizinho mais prximo o mais aplicado em estudos de

deteco remota por, ao contrrio dos outros, no alterar o valor dopixel durante a re-

amostragem (JENSEN 1996; SANTOS 2003).

2.3.1.1 Pontos de controlo

Como j foi referido, os pontos de controlo so uma pea chave para se poder

proceder re-amostragem e correco da geometria. A ideia conseguir encontrar

pontos cuja localizao geogrfica se mantm inalterada com o tempo e que possam

ser localizados de forma precisa quer na imagem quer no mapa de referncia.

Normalmente correspondem a pontes, rios ou cruzamento de estradas, entre outros


47/131

34

(JACINTHO 2003; CAMPBELL 2007), cuja localizao geogrfica no se tenha

alterado ao longo do tempo. Estes pontos sero utilizados para estatisticamente

determinar uma relao estatstica entre a imagem e o mapa de referncia atravs do

mtodo dos mnimos quadrados (WALSHet al.1998; KLEIN 2008). O conhecimento e

relao entre as coordenadas reais (obtidas no mapa de referncia, por pontos GPS,

etc.) e as coordenadas da imagem, vo permitir o estabelecimento de uma equao

polinomial de correco de coordenadas ir permitir repor a imagem na sua posio

geogrfica correcta (LILLESAND e KIEFER 1994; ARMSTONet al.2002). Esta nova

equao/funo utilizada para determinar quepixel da imagem possui o centro mais

prximo do local por ele representado no mapa real e assim proceder ao seu reajuste

(KLEIN 2008).

Para cada ponto criada uma pr-localizao da localizao da imagem e a diferenaentre a imagem calculada (xprec)e a imagem de referncia (xknown) caracterizada pelo

RMSE (erro dos quadrados mdio) (Eq.3) (KLEIN 2008).

22 )()(knownprecknownprec

yyxxRMSE += (Eq.3)

O RMSE traduz quo bem a equao polinomial estimada representa a relaofuncional entre a imagem e o mapa de coordenadas. De acordo com JENSEN (1996)

a qualidade da transformao aceitvel quando o RMSE for inferior a 0.5 pixel. Por

sua vez, TOWNSHEND et al. (1992), afirmam que para reas de vegetao densa

ser aconselhvel um RMSE inferior a 0.2pixele em vegetao esparsa valores entre

0.5 -1pixelsero suficientes.

Quando se utiliza um grande nmero de pontos normal eliminar aqueles que

apresentem um RMSE elevado, at este se encontrar dentro do intervalo aceitvel.

Depois de eliminar estes pontos o sistema est pronto para proceder correco da

imagem.

2.3.2 CORRECO RADIOMTRICA

Idealmente os valores de radincia registados pelo sensor deveriam representar de

forma precisa, os valores de radiao que partiram do objecto de interesse. No

entanto, isto raramente acontece, pois o sinal pode sofrer uma srie de interferncias


48/131

35

antes de atingir o sensor, originando erros (NASDA e RESTEC 1999). Estes erros,

vulgarmente designados de rudo, podem relacionar-se com as condies de

iluminao, condies atmosfricas, geometria da viso, entre outras, e variam de

acordo com as caractersticas dos instrumentos de medio (LILLESAND e KIEFER

1994). O objectivo deste pr-processamento o de remover ou minimizar a influncia

das vrias interferncias nos dados para a sua posterior utilizao (CAMPBELL 2007).

Uma operao essencial que ocorre nesta fase diz respeito converso dos valores

de DN para valores de parmetros fsicos como a radincia ou reflectncia (Figura 17).

Esta converso tem como objectivo a caracterizao espectral dos objectos mas

tambm permitir a elaborao de clculos de dados de imagens com diferentes

bandas espectrais ou de diferentes sensores. O facto de cada sensor, em cada banda,

ter o seu prprio critrio para descriminar os valores de radincia medidos na escalaespecfica da sua resoluo radiomtrica (ver em resoluo radiomtrica), tem como

consequncia a incapacidade de poder comparar DNs de bandas diferentes, mesmo

para o mesmo sensor (UNESCO 1999). Desta forma transformando os valores de DN

para valores de reflectncia, procede-se normalizao dos dados permitindo a

caracterizao espectral de um objecto. Apesar da normalizao, preciso ter noo

que o valor de reflectncia aparente, pois no diz unicamente respeito ao brilho do

objecto superfcie, e pode sofrer, durante todo o processo, diversas contaminaes

ou distores (PONZONI e SHIMABUKURO 2007). Na altura em que a radiaoatinge o sensor j atravessou a atmosfera por duas vezes: Sol atmosfera objecto

superfcie; objecto superfcie atmosfera sensor.


49/131


50/131

37

O objectivo da correco atmosfrica conseguir separar e distinguir a radiao

proveniente da superfcie terrestre da gerada pelos processos fsicos da atmosfera, e

assim elimin-los.

A degradao da imagem por efeito da atmosfera pode, para alm de ter

consequncias nos dados recolhidos, ser detectada na imagem atravs de uma perda

de resoluo ou um baixo contraste (CAMPBELL 2007).

Uma das tcnicas mais comuns, aplicadas para eliminao dos efeitos de neblina e

disperso da atmosfera, foi desenvolvida por CHAVEZ (1988), e vulgarmente

designada de mtodo do pixel escuro (Dark-Object Subtraction - DOS) ou mtodo

mnimo do histograma (CAMPBELL 2007; PONZONI e SHIMABUKURO 2007). Este

mtodo baseia-se no pressuposto de que em qualquer imagem ou banda espectral,

possvel minimizar os efeitos da neblina atravs da observao da radiao deobjectos cuja reflectncia deveria ser nula (CHAVEZ 1988; LILLESAND e KIEFER

1994). Estes objectos no poderiam, por isso, reflectir radiao (por exemplo sombras

na regio do visvel) podendo no entanto absorv-la totalmente (por exemplo gua

lmpida na regio do infravermelho prximo e mdio) (PONZONI e SHIMABUKURO

2007). Como resultado da disperso atmosfrica ospixeis,supostamente com valores

nulos, possuem valores de DN diferentes de zero. Este DN representa o contributo de

radiao dado pela disperso na atmosfera, em cada banda, e que ento subtrado a

todos ospixeis, na cena, para aquela banda (CCRS 2003; CAMPBELL 2007).

Desta forma, o valor mais baixo em cada banda levado a zero. Para extrair o valor

de DN a cada banda utilizado o mtodo do histograma. Neste mtodo o utilizador

selecciona o valor de DN, causado pela neblina, directamente no histograma de

frequncias correspondente imagem. Segundo CHAVEZ (1988), o valor de

correco devida neblina corresponde ao valor de DN esquerda do histograma, na

regio onde este aumenta de forma abrupta (Figura 18).


51/131

38

Figura 18 Exemplo de um histograma de uma imagem da banda 1 do Landsat-5 sem

correco atmosfrica.

Apesar de ser considerado um mtodo directo e de fcil aplicao, vrios autores

consideram-no falvel, quando assume que existe homogeneidade de disperso em

toda a cena ou imagem e no facto de ter em conta o fenmeno de disperso mas no

o de absoro (KAWAKUBOet al.2004; PONZONI e SHIMABUKURO 2007).

2.3.4 CORRECO TOPOGRFICA

A interferncia da topografia sobre a radiometria de imagens pode ser vista de duas

formas: a primeira diz respeito reduo da camada atmosfrica com o aumento de

altitude e a segunda disposio do terreno em relao irradiao solar directa e,

em menor poro, difusa na atmosfera (SILVA e VALERIANO 2005).

Em reas planas a irradincia global que atinge cada pixel apenas funo da

irradincia exoatmosfrica, da altura do dia/ano (ngulo zenital) e das caractersticas

da atmosfera (transmitncia). Em reas montanhosas, para alm dos factores

presentes nas reas planas, acresce-se o efeito da topografia. Enquanto que em

zonas planas a geometria entre o alvo, o sensor e o Sol constante de pixel para

pixel, em zonas montanhosas j no , requerendo a a sua modelao espacial

(CAETANO 1995).

Os efeitos topogrficos so particularmente importantes em zonas de relevo

acentuado e com azimutes diferentes. Segundo WALSH et al.(1998), as variaes deiluminao so corrigidas para reduzir os efeitos de desvios impostos na resposta


52/131

39

espectral do satlite que pode considerar encostas com diferentes orientaes

espectralmente diferentes. O mesmo autor indica algumas alternativas para a

correco dos efeitos topogrficos:

Estratificao da paisagem por percentagens de declive;

Incluso do modelo digital do terreno no processo de classificao;

Modelao e remoo do efeito topogrfico atravs de procedimentos de

normalizao.

2.3.5 CLASSIFICAO DE IMAGENS

A classificao digital de imagens um processo de base estatstica que permite a

correspondncia depixeisa classes atravs do reconhecimento de padres (WALSH

et al. 1998; NASDA e RESTEC 1999; SUPICHAI 1999). Neste contexto, o termo

padro diz respeito a valores de radiao obtidos nos vrios comprimentos de onda

para cada pixel(LILLESAND e KIEFER 1994). Desta forma, comparando pixeisuns

com os outros e pixeis de identidade conhecida, possvel reunir grupos de pixeis

similares para formar classes que esto associadas a caractersticas de interesse do

ponto de vista do estudo do analista (JACINTHO 2003).

O termo classificador refere-se normalmente a um programa informtico queimplementa procedimentos especficos para a classificao da imagem (CAMPBELL

2007). Podemos encontrar classificadores que utilizam a informao espectral (padro

espectral) em cada pixel para proceder classificao; classificadores de

reconhecimento do padro espacial, em que a classificao feita tendo em conta os

pixeisvizinhos; e classificadores de reconhecimento do padro temporal, que utiliza o

tempo para distinguir e identificar classes (LILLESAND e KIEFER 1994; PONZONI e

SHIMABUKURO 2007). A qualidade de classificao depende da compreenso que o

analista tem do conceito de cada classificador e do conhecimento dos tipos de

ocupao em anlise (LILLESAND e KIEFER 1994).

No possvel dizer que um determinado classificador melhor para todas as

situaes porque as caractersticas de cada imagem e as circunstncias de cada

estudo variam grandemente. Assim, o analista de DR deve procurar seleccionar o

mtodo de classificao que melhor compromisso tem com uma tarefa especfica.

As tcnicas de classificao de imagem so, por norma, divididas em dois grupos

principais: classificao supervisionada e no supervisionada (CCRS 2003).


53/131

40

2.3.5.1 Classificao no supervisionada

Na classificao no supervisionada utiliza-se um algoritmo para encontrar a estrutura

subjacente aos dados e, de forma automtica, organiz-los em classes (clusters) de

acordo com a sua similitude, isto , de acordo com a semelhana das suas

caractersticas espectrais (LILLESAND e KIEFER 1994; DUDA e CANTY 2002;

EOEDU 2008). Em alguns casos o utilizador pode definir previamente o nmero de

classes que pretende que sejam criadas e tambm a incluso forada de

determinadas classes (HOWARD 1991).

Esta tcnica de classificao reveste-se de especial importncia quando o tipo de

ocupao no conhecido a priori, quer por essa informao no estar disponvel,quer por ser difcil reconhecer diferentes ocupaes na imagem (KLEIN 2008).

O algoritmo de classificao envolve normalmente um conjunto de passos durante os

quais a soluo proposta refinada, sempre com o objectivo de conseguir maior

homogeneidade e melhor diferenciao dos grupos, at no haver alteraes

significativas. (CAMPBELL 2007; EOEDU 2008). Aps a classificao da imagem

estabelecida uma relao entre os grupos criados e as classes existentes, ou com

interesse para o utilizador.

Apresenta como principais vantagens o facto de no ser necessrio um conhecimento

prvio da rea de estudo, a diminuio das probabilidades de erro humano, uma vez

que o operador praticamente no intervm no processo, e a capacidade de reconhecer

classes nicas como unidades distintas, que muitas vezes passam despercebidas ao

analista em ecossistemas mais complexos (LILLESAND e KIEFER 1994; CAMPBELL

2007). A maior desvantagem deve-se ao facto de se basear exclusivamente em

diferenas espectrais, podendo levar criao de falsos grupos naturais (ao, por

exemplo, diferenciar grupos que correspondem mesma classe e que por diferenasna sua idade, exposies ou densidade, so considerados como distintos) ou

criao de muitos grupos sem qualquer interesse para o analista (EOEDU 2008).

2.3.5.2 Classificao supervisionada

Neste tipo de classificao

Master dissertation Forest Pedro_Gomes

Documents

Transcript of Master dissertation Forest Pedro_Gomes