CONCLUSÃO

1. 1 4 3 5 6 7 2 1 4 4 3 5 6 2 7 1 5 3 6 2 2 IMAGEM JERS-1 IMAGEM TM/Landsat-5 Seleção da área piloto Co-registro das imagens 7 Fusão de imagens Segmentação e Classificação Análise dos dados INTRODUÇÃO Este trabalho avalia o uso da técnica de fusão de imagens obtidas de sistemas sensores ópticos (TM - Landsat) e de microondas (radar JERS-1), no mapeamento dos lagos amazônicos. Diferentes informações são extraídas dessas imagens; enquanto imagens ópticas fornecem informações sobre as características físico-químicas dos alvos, as imagens de radar geram informações sobre as características dielétricas, a textura e a geometria dos alvos. É nesse contexto que se insere este trabalho que possui como objetivo a caracterização morfológica de lagos a partir de fusão de imagens ópticas e de radar, como contribuição ao conhecimento da origem dos lagos e seu papel nos ciclos biogeoquímicos dos ecossistemas alagáveis da Amazônia. Além dos testes de segmentação e classificação foi realizada uma simples inspeção visual da imagem resultante da fusão óptico-radar (IHS) e da imagem SAR. A interpretação das imagens juntamente com o auxilio de dados de campo nos permite observar que as classes água; vegetação inundada e floresta são bem diferenciadas na imagem fusão o que não ocorre na imagem de radar (Figura 4). Na imagem fusão a classe água apresenta-se em azul; floresta em vermelho e a vegetação inundável em marrom. RESULTADOS Imagens Foram utilizadas para o desenvolvimento desta pesquisa duas imagens: (1) Uma cena do sensor TM/Landsat-5. Órbita/ponto: 228/61, adquirida em 17 de outubro de 1 1995 e resolução espacial de 30 m, correspondente à época de vazante; (2) Uma sub-cena do mosaico GRFM - Mapeamento Global de Florestas Alagáveis - JERS - 1 da Amazônia, adquirida durante a vazante do Rio Amazonas entre Setembro/Novembro de 1995, banda L e resolução espacial de aproximadamente 100 m. Fusão de imagens (1) imagem composição multisensor (RGB), banda L (JERS – 1), bandas TM5 e TM4; (2) imagem RGB-IHS: bandas TM3, TM4, e TM5 RGB transferida para o espaço IHS. Na transformação IHS-RGB: o canal (I) substituído pela imagem JERS. ÁREA DE ESTUDO A área de estudo escolhida para o desenvolvimento desta pesquisa, é denominada de Lago Grande de Curaí e está localizada no baixo Amazonas, a juzante da cidade de Óbidos, estado do Pará (Figura 1). Testes de segmentação e classificação Os resultados do processo de segmentação e classificação estão representados nas Figuras 3. Composição Multisensor(RLG5B4) TM/Landsat (4R7G5B) JERS-1 – Banda L Fusão R5G4B3 – ILH4S3 Figura 4: Dados de campo. CONCLUSÃO Em função dos resultados obtidos nesta pesquisa pode-se afirmar que a integração de imagens de sensores de microondas e óptico é tecnicamente viável para a caracterização das morfologias lacustres. A fusão das imagens SAR/JERS-1 e TM/Landsat-5 permitiu um aumento na discriminação de alvos em relação àquela obtida para o SAR isoladamente. Embora a segmentação e classificação, das imagens fusão, ter sido insatisfatória em relação a do TM isoladamente, algumas dessas classes puderam ser bem discriminadas nesses produtos híbridos. É o caso por exemplo da discriminação entre a classe de água aberta e vegetação inundável senescente. Na ausência de dados SAR de multi-polarização a integração das imagens de diferentes sensores aprimora a identificação e mapeamento de certas feições geomorfológicas, pois explora os diferentes conteúdos de informação sobre os alvos imageados, facilitando portanto a interpretação visual dos alvos de interesse. Figura 1: Área de estudo. METODOLOGIA Este trabalho foi realizado em quatro etapas distintas e interdependentes. As etapas desenvolvidas nesta pesquisa encontram-se resumidas na Figura 2. Figura 3: Melhores resultados nos testes de segmentação por “Crescimento de Regiões” e classificação “ISOSEG” aplicados nas imagens: TM/Landsat, bandas 475 (similaridade 20 e área 80; limiar de classificação 99,9%); SAR/JERS-1, banda L (similaridade 8 e área 10; limiar de classificação 75%; Composição multisensor SAR banda L, TM5 e TM4 (similaridade 20 e área 80; limiar de classificação 95%) e Fusão IHS (similaridade 30 e área 200; limiar de classificação 95%), respectivamente. A classificação usando apenas a imagem TM/Landsat-5 gerou o melhor resultado na caracterização das morfologias lacustres. A imagem SAR/JERS-1 banda L, não permitiu um bom resultado, visto que os níveis digitais dos lagos de água aberta são similares aos das margens emersas em que a vegetação inundável encontra-se em estágio senescente em transição para a vegetação terrestres. As fusões das imagens auxiliaram na identificação e mapeamento de certas classes estudadas nesta pesquisa (água, vegetação inundável e floresta), pois exploram os diferentes conteúdos de informação sobre os alvos imageados, facilitando a interpretação visual das feições e melhorando a separabilidade entre classes em classificações numéricas. BIBLIOGRAFIA Barbosa, C .; Hess L.; Melack J.; Novo E. M. L. M. Mapping amazon basin wetlands through region growing segmentation and segmented-based classification JERS-1 data. IX Simpósio Latino Americano de Percepcion Remota y Sistemas de Informacion Espacial. 1165-1176p., 2000. Anais. Rosot, N. C. Integração de imagens de sensores de microondas e ópticos para fins de mapeamento e classificação de reflorestamentos no sul do Brasil. SC. 207p. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – UFSC, 200. Showengerdt, R. A. Remote Sensing: Models and methods for image processing. New York: Academic Press, 1997. 2 ed. 522p. Figura 2: Fluxograma das etapas de desenvolvimento da pesquisa.