ANÁLISE MULTI-TEMPORAL DE CENAS
DO SATÉLITE QUICKBIRD USANDO UM
NOVO PARADIGMA PARA A
CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS E
INFERÊNCIAS ESPACIAIS
Estudo de caso: Bairros Belvedere e Buritis,
Belo Horizonte, MG
Dr. Hermann Johann Heinrich Kux
Eduardo Henrique Geraldi Araujo, MSc.
Divisão de Sensoriamento Remoto, INPE
São José dos Campos, Junho 2007
Motivação
A constatação de mau uso das áreas urbanas:
 Desenvolvime nto inadequado em áreas com grande potencial
urbano;
 Imposição de um modelo econômico e especulativo.
Introdução
Sensoriamento Remoto
 Administrar ambientes urbanos envolve procedimentos de
monitoramento e modelagem que requerem uma base de
informações confiáveis;
 O uso das técnicas de sensoriamento remoto auxilia na
obtenção de informações sobre o uso do solo e na elaboração de
um diagnóstico que subsidia o planejamento e a solução de
problemas;
 Disponibilidade de sensores com alta resolução espacial;
 Métodos de classificação usando um novo paradigma: orientado
a objetos;
 Inferências espaciais com a interação de dados de diversas
origens e formatos, usando SIG.
Introdução
Detalhamento dos objetos
Objetivo
Avaliar o uso de técnicas de processamento digital de imagens
de alta resolução espacial e de métodos de inferência espacial
de
áreas
urbanas, destacando
suas características,
especificidades e limitações, de modo a auxiliar no diagnóstico e
na produção de informações sobre a cidade, contribuindo para o
planejamento urbano.
Objetivos específicos
Em duas áreas-testes, bairros Belvedere e Buritis,:
 Testou-se a eficiência de métodos de correção geométrica de
imagens do satélite Quickbird;
 Avaliou-se a precisão dos resultados da ortorretificação de
imagens Quickbird tipo ORStandard aplicando o modelo rigoroso
com o uso de pontos de controle terrestres adquiridos por GPS
(Global Positioning System) em modo diferencial;
 Avaliou-se o desempenho da classificação orientada à objetos
no mapeamento da cobertura do solo urbano;
 Avaliou-se a integração de informações extraídas de imagens
Quickbird e de outras fontes em um SIG na geração de novas
informações que subsidiem o planejamento urbano .
Área de estudo - Belvedere
Área de estudo - Belvedere
Área residencial unifamiliar.
Área residencial multi-familiar e
comercial.
Área de estudo - Buritis
Área de estudo - Buritis
Poluição visual - fundações
Grande declividade
Área de estudo - Geologia
Plano de xistosidade das camadas coincidentes com a inclinação da
encosta
Área de estudo - Geologia
Corte NW-SE
Corte com risco ao
Deslizamento
Risco à escavação
45o
Corte sem risco
Mergulho das camadas
Procedimentos metodológicos
Definição da área de estudo
Imagem 2004
Buritis
Definição da área de estudo
Belvedere
Aquisição das imagens Quickbird
Exigências;
Imagem 2002
Relevância;
Pertinência.
Especificações do satélite Quickbird
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
Lançamento: 18.10.2001
Vida útil: > 5 anos
Órbita: 97,2º sol-síncrona
Duração da órbita: 93,5 minutos
Largura da faixa imageada: 16,5 Km (nadir), 20,8 Km (off-nadir)
Tempo de revisita: 1 – 3,5 dias conforme a latitude
Resolução espacial: Pancromático – 61 cm nadir, 72 cm a 25º
Multiespectral - 2,44 m nadir, 2,88 m a 25º
Resolução radiométrica: 11 bits, 2048 níveis de cinza
Bandas: Pancromática: 0,45 – 0,90 µm
Azul:
0,45 - 0,52 µm
Verde:
0,52 - 0,60 µm
Vermelho:
0,63 - 0,69 µm
IV próximo:
0,76 - 0,90 µm
Procedimentos metodológicos
Correção geométrica
Definição da área de estudo
Correção geométrica
Curvas de nível
Ortoimagens
MDE
Avaliação da precisão
Trabalho de campo
Pontos D-GPS
Informações adquiridas
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Correção geométrica - MDE
Procedimentos metodológicos
Correção geométrica – pontos D-GPS (campo)
Feições em ambas imagens
Coleta de coordenadas por
GPS em modo Diferencial
Procedimentos metodológicos
Classificação
Definição da área de estudo
Correção geométrica
Classificação orientada a objetos
Ortoimagens editadas
Imagens classificadas
Cadastro editado
Definição das classes;
Avaliação:
Segmentação multi-resolução;
Kappa;
Rede hierárquica;
Estabilidade.
Regras de pertinência;
Avaliação
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Classificação – Definição das classes
Procedimentos metodológicos
Classificação – Definição das classes
Classes
Composição 3,2,1 RGB
Composição 4,3,2 - RGB
Características de
interesse
Asfalto
Auxílio do cadastro.
Brancos
Alto valor de brilho. Não
discernimento dos
materiais constituintes.
Coberturas Cinzas
Impermeáveis. Coberturas
de grandes edifícios.
Muitas variações.
Procedimentos metodológicos
Classificação – Definição das classes
Flare
Nível de quantização
próximo a 2048.
Piscina
Alta resposta no azul. Em
alguns casos, no verde.
Solo Exposto
Terreno modificado
(terraplanagem). Sem
presença de vegetação.
Resposta no vermelho.
Sombra
Baixo brilho. Proximidade
de altos edifícios e
vegetação arbórea.
Procedimentos metodológicos
Classificação – Definição das classes
Telha cerâmica
Bordas lineares.
Padronizado conforme
legislação. Geometria
variável. Resposta no
vermelho.
Vegetação
Arbórea
Alta resposta no
infravermelho próximo.
Textura provocada pelas
diferentes alturas das
árvores (sombra).
Vegetação
Rasteira
Alta resposta no
infravermelho próximo.
Uniforme. Presença de
resposta do vermelho
(solo).
Procedimentos metodológicos
Classificação – Segmentação multi-resolução
 Interesse em objetos relativos à quadras e ruas;
Nível 3
 Baseada na forma do cadastro utilizado;
 Auxilia na hierarquia e regras de pertinência;
 Geração de super-objetos.
 Nível de interesse para a classificação;
 Alvos priorizados = edificações;
Nível 2
 Nível intermediário;
 Interfere nas demais segmentações;
 É influenciada pelo layer temático
 Geração de objetos menores que os de interesse;
Nível 1
 Propicia a utilização de outras regras: textura;
 Auxilia na hierarquia.
Procedimentos metodológicos
Classificação – Regras de pertinência
Índice Kappa;
Matriz de confusão
 Erro do produtor e usuário;
 Índices de Hellden e Short (otimista e pessimista);
 Exatidão global
 Um objeto pertence a mais de uma classe com
maior ou menor grau(lógica Fuzzy);
Estabilidade
 Neste caso, é importante avaliar a estabilidade de
uma classe observando os diferentes graus de
pertinência dos objetos classificados;
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais
Informações adquiridas
Definição da área de estudo
Informações geradas
Correção geométrica
Classificação orientada a objetos
Inferências espaciais
Preparação dos dados
Expansão urbana
Imagens classificadas
Deslizamento de encostas
Geologia
Geotecnia
Edificações irregulares
Risco Geológico
Legislação
Áreas críticas
Prejuízos à população
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Preparação dos dados
 Adaptado e do mapa geológico de Belo Horizonte;
 Mapa geológico
 Simplificado;
 Visita em campo.
 Mapa de risco geológico
Editado a partir do original em formato digital;
 Mapa da legislação
 Adaptado a partir dos mapas da LEIPUOS;
 Mapa de declividade
 Mapa de orientação de
vertentes
 Gerado a partir do MDE;
 Interesse nos intervalos limitados por lei.
 Gerado a partir do MDE;
 Interesse nas vertentes com orientações para SE
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Expansão urbana
Imagem classificada 2002
Imagem classificada 2004
Matemática de bandas
Aumento de impermeabilização
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Deslizamento de encostas
Geologia
Declividade
Vertentes
Inferência Espacial
Deslizamento de encostas
Informações adquiridas
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Deslizamento de encostas
Classificações
Declividade
Legislação
Inferência Espacial Booleana
Deslizamento de encostas
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Áreas Críticas
Escavação
Escorregamento
Erosão
Inferência Espacial Booleana
Áreas Críticas
Informações adquiridas
Informações geradas
Procedimentos metodológicos
Inferências espaciais – Prejuízos à população
Riscos
geológicos
associados
Áreas Críticas
Classificações
LEIPUOS
Zoneamento
permissivo
Áreas
disponíveis
para
edificação
Declividade
Agravamento
do risco
geológico e
legislação
Inferência Espacial - AHP
Prejuízos à população
Informações adquiridas
Informações geradas
Resultados e Discussão
Correção Geométrica - Testes
Imagem original:
Imagem corrigida:
Imagem corrigida:
Sem correção
RPC + DEM curvas
RPC + DEM curvas + GCP
+
Deslocamento = 27,72m
+
Deslocamento = 2,79m
+
Deslocamento = 1,22m
Resultados e Discussão
Correção Geométrica – Ortorretificação (rigoroso)
Imagem sem correção - 2002
RMS = 21,87m
Imagem corrigida - 2002
RMS = 1,05m
Resultados e Discussão
Correção Geométrica – Ortorretificação (rigoroso)
Imagem sem correção - 2004
RMS = 14,48m
Imagem corrigida - 2004
RMS = 0,86m
Resultados e Discussão
Classificação – Rede hierárquica
NÍVEL 2
Vegetação
Rasteira
Arbórea
Não vegetação
Sombra
Alto brilho
Brancos
Flare
Solo exposto
Não sombra
Asfalto
Não alto brilho
Vermelhos
Telha cerâmica
Não vermelhos
Azuis
Coberturas (cinza)
Piscina
Resultados e Discussão
Classificação – Rede hierárquica
NÍVEL 3
Quadras
Ruas
Fora da área
NÍVEL 2
NÍVEL 1
Azul (n1)
Não azul (n1)
Telha de barro
Resultados e Discussão
Classificação – Imagem do bairro Belvedere (2004)
Resultados e Discussão
Classificação – Imagem do bairro Buritis (2004)
Vermelho
Resultados e Discussão
Classificação – Análise de estabilidade
Resultados e Discussão
Classificação – Imagem do bairro Buritis (2002)
Resultados e Discussão
Classificação – Análise de estabilidade
Resultados e Discussão
Inferências – Expansão urbana (2002-2004)
Áreas das classes de cobertura do solo – m2
Classes
Asfalto
Buritis 2002
Buritis 2004
Belvedere 2002
Belvedere 2004
122242,68
134768,53
169990,93
166739,05
45323,28
52157,16
52663,32
30020,40
412826,79
444673,83
203189,77
274347,02
2331,36
631,80
93,60
611.64
Piscina
471,60
626,76
2994,12
4590,00
Sombra
58006,08
92256,48
42384,60
52450,56
125866,09
88027,56
242991,73
182394,73
9463,32
4576,32
87817,32
99083,88
Vegetação Arbórea
430268,43
501247,48
199428,85
179812,81
Vegetação Rasteira
551191,36
437422,71
165793,33
181056,25
Total classificados
1757990,99
1756388,63
1170494,70
1167347,57
Brancos
Coberturas (cinza)
Flare
Solo exposto
Telha barro
2004 - 2002
Total impermeável
1602,36
589856,07
2004 - 2002
Total vegetação
2004 - 2002
636175,84
-3147,13
513661,34
46319,77
981459,79
938670,19
-42789,60
570190,35
56529,01
365222,18
360869,06
-4353,12
Resultados e Discussão
Inferências – Expansão urbana (2002-2004)
Resultados e Discussão
Inferências – Risco ao deslizamento de encostas
Buritis
Belvedere
Alto
Médio
Baixo
Nulo
Resultados e Discussão
Inferências – Ocupação irregular
Resultados e Discussão
Inferências – Áreas críticas
Legenda:
Área Crítica 1
Área Crítica 2
Área Crítica 3
Resultados e Discussão
Inferências – Áreas críticas
Buritis
Belvedere
Baixa
Vulnerabilidade
Alta
Conclusões
Correções geométricas
 Um MDT com boa qualidade é essencial para a análise multi-temporal em
imagens de alta resolução;
 O D-GPS forneceu coordenadas com precisão adequada aos objetivos do
trabalho e auxiliaram nos bons resultados;
 Análises multi-temporais requerem cuidado na escolha das feições dos pontos de
controle e teste;
 Imagens com elevados ângulos de visada lateral e/ou de regiões com grande
variação e amplitude altimétrica devem ser corrigidas por modelos rigorosos;
 Embora menos preciso, o modelo racional polinomial (RPC) se mostrou eficiente
se usado com GPS e um MDT adequado;
 Os resultados da correção pelo modelo rigoroso confirmam aqueles encontrados
em outros estudos;
 A correção geométrica foi essencial para a realização do trabalho.
Conclusões
Classificação orientada a objetos
O Layer temático do cadastro foi bastante útil na segmentação e essencial na
definição da classe “Asfalto”;
 A segmentação multi-resolução foi fundamental para a elaboração da rede
hierárquica e das regras de pertinência;
• A hierarquia estabelecida pôde ser usada nas quatro classificações;
As regras devem ser editadas ou alteradas para cada imagem;
 A opção em favorecer hierarquicamente as classes com maior facilidade de
mapeamento permitiu boa avaliação geral das classificações;
Elevados ângulos de visada lateral prejudicam a classificação;
Conclusões
Inferências espaciais
A análise de expansão urbana permitiu comprovar o crescimento dos 2 bairros
estudados entre 2002 e 2004;
 A classe “Sombra” é importante nas análises de expansão urbana;
 Classes com maior confusão precisaram ser generalizadas para se realizar as
análises multi-temporais;
 A análise numérica permitiu maior precisão mas deve-se considerar os erros de
cada processo ;
 Os procedimentos de inferência espacial demonstraram a eficácia de se reunir
dados de diferentes fontes em um ambiente único;
Os resultados indicaram a necessidade de se manter uma boa base de dados,
atualizada e confiável;
 Neste estudo, foi possível mapear áreas com tendências de crescimento e risco
geológico além de auxiliar na regulamentação urbana;
Obrigado pela sua atenção !