Doc44 procimagens erdas

Documentos
44
ISSN 0103-78110
Dezembro, 2005

Processamento de Imagens de
Sensoriamento Remoto: Tutorial Básico

República Federativa do Brasil
Luiz Inácio Lula da Silva
Presidente

Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento
Roberto Rodrigues
Ministro

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
Conselho de Administração
Luis Carlos Guedes Pinto
Presidente
Silvio Crestana
Vice-Presidente
Alexandre Kalil Pires
Cláudia Assunção dos Santos Viegas
Ernesto Paterniani
Hélio Tollini
Membros
Diretoria-Executiva da Embrapa
Silvio Crestana
Diretor-Presidente
José Geraldo Eugênio de França
Kepler Euclides Filho
Tatiana Deane de Abreu Sá
Diretores-Executivos

Embrapa Monitoramento por Satélite
Evaristo Eduardo de Miranda
Chefe-Geral
Marcelo Guimarães
Chefe Adjunto de Pesquisa e Desenvolvimento
Luís Gonzaga Alves de Souza
Chefe Adjunto de Administração
José Roberto Miranda
Chefe Adjunto de Comunicação e Negócios

ISSN 0103-78110
Dezembro, 2005

Documentos 44
Sensoriamento Remoto: Tutorial Básico
Carlos Fernando Quartaroli
Mateus Batistella

Campinas, SP
2005

Embrapa Monitoramento por Satélite. Documentos, 44
Área de Comunicação e Negócios
Exemplares desta publicação podem ser solicitados à:
Av. Dr. Júlio Soares de Arruda, 803 – Parque São Quirino
CEP 13088-300 Campinas-SP – BRASIL
Caixa Postal 491, CEP 13001-970
Fone: (19) 3256-6030
Fax: (19) 3254-1100
sac@cnpm.embrapa.br
http://www.cnpm.embrapa.br

Comitê de Publicações da Unidade
Presidente: José Roberto Miranda
Secretária: Shirley Soares da Silva
Membros: Carlos Alberto de Carvalho, Cristina A. Gonçalves Rodrigues, Graziella Galinari,
Luciane Dourado, Marcos Cicarini Hott, Maria de Cléofas Faggion Alencar

1ª edição
1ª impressão (2005): 50 exemplares
Fotos: Arquivo da Unidade

1ª edição
1ª impressão (2005): 50 exemplares
Todos os direitos reservados.
A reprodução não autorizada desta publicação, no todo ou em parte, constitui
violação dos direitos autorais (Lei nº 9.610).
Quartaroli, Carlos Fernando
Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto: Tutorial Básico. / Carlos
Fernando Quartaroli, Mateus Batistella. – Campinas : Embrapa Monitoramento por
Satélite, 2005.
146 p. : il. (Embrapa Monitoramento por Satélite. Documentos, 44)
ISSN 0103-78110
1. Sensoriamento remoto 2. Processamento de imagens de sensoriamento remoto
3. Geoprocessamento 4. Imagens digitais 5. Erdas Imagine I. Batistella, Mateus.
II. Embrapa. Centro Nacional de Pesquisa de Monitoramento por Satélite (CampinasSP). III. Título. IV Série.
CDD 621.3678
© Embrapa Monitoramento por Satélite, dez. 2005

Autores

Mestre em Agronomia, Pesquisador da
quarta@cnpm.embrapa.br
Mateus Batistella
PhD em Ciências Ambientais, Pesquisador da
mb@cnpm.embrapa.br

Sumário

APRESENTAÇÃO ............................................................................................................ 13
1 – INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 15
1.1. CONCEITOS BÁSICOS EM SENSORIAMENTO REMOTO ........................................................ 15
Sensoriamento Remoto e Sensores ............................................................................ 15
Radiação Eletromagnética .......................................................................................... 15
O Comportamento da Radiação Eletromagnética ........................................................... 15
O Espectro Eletromagnético ....................................................................................... 16
Fontes de Radiação Eletromagnética ........................................................................... 17
Interação Matéria e Energia ........................................................................................ 19
Tipos de Sensores..................................................................................................... 19
1.2. SATÉLITES DE SENSORIAMENTO REMOTO E SENSORES ...................................................... 19
Landsat (Land Remote Sensing Satellite)...................................................................... 19
SPOT (Système pour l'Observation de la Terre) ............................................................ 21
NOAA (National Oceanic Atmospheric Administration) .................................................. 23
CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite) ............................................................. 24
IKONOS II ................................................................................................................ 25
1.3. CONCEITOS BÁSICOS EM PROCESSAMENTO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO.............. 27
1.4. ALGUNS RECURSOS DISPONÍVEIS NA INTERNET ............................................................... 31
1.5. PEQUENA LISTA BIBLIOGRÁFICA PARA CONSULTAS .......................................................... 32
2. MANIPULANDO IMAGENS DIGITAIS E VETORES ........................................................... 33
EXERCÍCIO 1 - CRIANDO PASTAS PARA ARMAZENAR OS DADOS ................................................... 33
EXERCÍCIO 2 - ABRINDO O ERDAS IMAGINE E EDITANDO PREFERÊNCIAS .......................................... 33
EXERCÍCIO 3 - VISUALIZANDO UMA IMAGEM .......................................................................... 36
EXERCÍCIO 4 - FERRAMENTAS DE ZOOM E PAN ....................................................................... 39
EXERCÍCIO 5 - EMPILHANDO CAMADAS DE IMAGENS ................................................................ 41
EXERCÍCIO 6 - VISUALIZANDO UMA IMAGEM EMPILHADA ........................................................... 43
EXERCÍCIO 7 - OBTENDO INFORMAÇÕES SOBRE UMA IMAGEM..................................................... 45
EXERCÍCIO 8 - TOMANDO MEDIDAS SOBRE UMA IMAGEM .......................................................... 46
EXERCÍCIO 9 - DEFININDO ÁREAS DE INTERESSE (AOI) .............................................................. 49
EXERCÍCIO 10 - EXIBINDO IMAGENS SOBREPOSTAS ................................................................... 52
EXERCÍCIO 11 - RECORTANDO UMA IMAGEM .......................................................................... 54
EXERCÍCIO 12 - ALTERANDO A PROJEÇÃO E DATUM DE UMA IMAGEM ............................................ 57
EXERCÍCIO 13 - EXIBINDO DUAS IMAGENS SIMULTANEAMENTE E ESTABELECENDO UMA LIGAÇÃO ENTRE ELAS ............ 61
EXERCÍCIO 14 - USANDO AS OPÇÕES PARA EXIBIÇÃO DE UMA IMAGEM (RASTER OPTIONS) ................. 64
EXERCÍCIO 15 - OBTENDO INFORMAÇÕES SOBRE PIXELS E ÁREAS DE UMA IMAGEM ............................ 67
EXERCÍCIO 16 - VISUALIZANDO UM ARQUIVO VETORIAL ............................................................. 69
EXERCÍCIO 17 - VISUALIZANDO UMA CAMADA VETORIAL SOBRE UMA IMAGEM ................................ 73
EXERCÍCIO 18 - VISUALIZANDO ATRIBUTOS DOS POLÍGONOS ....................................................... 75
EXERCÍCIO 19 - SELECIONANDO FEIÇÕES VETORIAIS SEGUNDO CRITÉRIOS ....................................... 78
EXERCÍCIO 20 - USANDO SIMBOLOGIA BASEADA EM ATRIBUTOS................................................... 80
EXERCÍCIO 21 - CONVERTENDO UM ARQUIVO VETORIAL PARA AOI ............................................... 83
EXERCÍCIO 22 - CONVERTENDO UM ARQUIVO AOI PARA VETOR ................................................... 88
EXERCÍCIO 23 - MOSAICO DE IMAGENS ................................................................................. 93
3. TÉCNICAS DE REALCE DE IMAGENS ............................................................................ 98
INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 98
ALTERANDO O CONTRASTE DE UMA IMAGEM ........................................................................... 99

UTILIZAÇÃO DE FILTROS ................................................................................................. 102
FUSÃO DE IMAGENS ....................................................................................................... 106
EXERCÍCIO 1 - ALTERANDO O BRILHO E CONTRASTE DE UMA IMAGEM .......................................... 107
EXERCÍCIO 2 - MANIPULANDO HISTOGRAMAS DE IMAGENS EM TONS DE CINZA ............................... 108
EXERCÍCIO 3 - MANIPULANDO O CONTRASTE DE COMPOSIÇÕES COLORIDAS .................................. 113
EXERCÍCIO 4 - APLICANDO A EQUALIZAÇÃO DE HISTOGRAMAS .................................................. 118
EXERCÍCIO 5 - UTILIZANDO FILTROS PARA DETECÇÃO DE FRONTEIRAS .......................................... 120
EXERCÍCIO 6 - APLICANDO FILTROS EM UMA IMAGEM EXIBIDA NA TELA ........................................ 122
EXERCÍCIO 7 - APLICANDO O FILTRO CRISP .......................................................................... 126
EXERCÍCIO 8 - FUSÃO DE IMAGENS COM DIFERENTES RESOLUÇÕES ESPACIAIS. ............................... 128
4. RETIFICAÇÃO, GEORREFERENCIAMENTO E REGISTRO DE IMAGENS ............................. 132
INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 132
EXERCÍCIO 1 - PREPARANDO IMAGENS PARA RETIFICAÇÃO ....................................................... 133
EXERCÍCIO 2 - ADQUIRINDO PONTOS DE CONTROLE ................................................................ 137
EXERCÍCIO 3 - INSERINDO PONTOS DE CHECAGEM .................................................................. 142
EXERCÍCIO 4 - REAMOSTRANDO UMA IMAGEM ...................................................................... 143
EXERCÍCIO 5 - EXIBINDO A IMAGEM RETIFICADA.................................................................... 145
REFERÊNCIAS............................................................................................................... 146

Tabelas

Tabela
Tabela
Tabela
Tabela
Tabela
Tabela
Tabela

1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
2.1
2.2

-

Características dos satélites da série Landsat e de seus sensores........................ 20
Características dos satélites SPOT e de seus sensores. ..................................... 22
Características dos satélites NOAA e de seus sensores. .................................... 23
Características dos satélites CBERS e de seus sensores..................................... 24
Características do Satélite Ikonos II e de seus sensores. ................................... 26
Ferramentas de Zoom e Pan ........................................................................... 39
Função e modo de utilização das ferramentas de medida do ERDAS IMAGINE ..... 47

Figuras

Figura 1.1 - Propagação da energia eletromagnética .........................................................16
Figura 1.2 - Representação do espectro eletromagnético . ..................................................17
Figura 1.3 - Curva de irradiância solar . ............................................................................18
Figura 1.4 - Processo aditivo de combinação de cores .......................................................28
Figura 1.5 - Processo subtrativo de combinação de cores..................................................28
Figura 2.1 - Painel de ícones do ERDAS IMAGINE .............................................................33
Figura 2.2 - Quadro Preference Editor com as opções da categoria User Interface & Session ..34
Figura 2.3 - Quadro Preference Editor com as opções para definir o padrão de exibição de
imagens em composições coloridas .............................................................................35
Figura 2.4 - Visor onde são mostradas as imagens abertas pelo ERDAS IMAGINE. ...............36
Figura 2.5 - Quadro de seleção da imagem que será aberta ................................................37
Figura 2.6 - Quadro Select Layer to Add com as opções de exibição de uma imagem ............37
Figura 2.7 - Imagem da banda 4 do sensor ETM+ do satélite Landsat. ................................38
Figura 2.8 - Quadro com a escala de visualização da imagem aberta...................................40
Figura 2.9 - Exemplo de uso da ferramenta Magnifier do ERDAS IMAGINE. ..........................40
Figura 2.10 - Quadro mostrando as imagens disponíveis de oito bandas do sensor ETM+........41
Figura 2.11 - Quadro que permite escolher as imagens que serão empilhadas pela ferramenta
Layer Stack ..............................................................................................................42
Figura 2.12 - Imagem do município de Campinas e vizinhanças em composição colorida ..........43
Figura 2.13 - Quadro que permite alterações na combinação de bandas para exibição de uma
imagem....................................................................................................................44
Figura 2.14 - Quadro ImageInfo apresentando informações gerais sobre a imagem
campinas_b8.img ......................................................................................................45
Figura 2.15 - Quadro com as ferramentas para medidas e a tabela descritiva das medidas
efetuadas. ................................................................................................................46
Figura 2.16 - Caixa de ferramentas AOI e exemplo de delimitação de uma área de interesse
sobre uma imagem utilizando a ferramenta retângulo. ...................................................49
Figura 2.17 - Quadro que permite alterar o estilo de marcação de uma AOI. ..........................50
Figura 2.18 - Quadro com as propriedades de uma área de interesse (AOI) desenhada sobre uma
imagem....................................................................................................................51
Figura 2.19 - Imagens sobrepostas e o quadro Arrange Layers, que permite exibir e alterar a
ordem de sobreposição das imagens............................................................................52
Figura 2.20 - Exemplo de utilização da ferramenta Swipe que permite descobrir parcialmente
imagens sobrepostas. ................................................................................................53
Figura 2.21 - Quadro Select Layer to Add, mostrando o arquivo AOI que deverá ser aberto......54
Figura 2.22 - Imagem com uma área de interesse (AOI) demarcada. ......................................55
Figura 2.23 - Quadro da ferramenta Subset, usada para recortar uma imagem e quadro Choose
AOI que permite escolher o arquivo AOI que será usado no recorte. ..............................55
Figura 2.24 - Exemplo de uma Inquire Box delimitada sobre uma imagem..............................56
Figura 2.25 - Quadro informativo da imagem campinas_20000617.img .................................57
Figura 2.26 - Quadro Reproject Images. Permite escolher a projeção da imagem de saída.........58
Figura 2.27 - Quadro utilizado para escolher ou editar uma projeção......................................58
Figura 2.28 - Quadro para salvar uma projeção editada ........................................................59
Figura 2.29 - Quadro que permite definir uma nova categoria de projeções no ERDAS IMAGINE59
Figura 2.30 - Quadro com as informações necessárias para reprojetar a imagem do exercício e o
aspecto da quadro informativo da imagem após a reprojeção..........................................60
Figura 2.31 - Resultado do uso da ferramenta Split Vertical em um visor Viewer....................61
Figura 2.32 - Exibição simultânea de duas imagens na tela do monitor de vídeo......................62
Figura 2.33 - Quadro com as instruções para estabelecer um link entre duas imagens .............63
Figura 2.34 - Tela exibindo duas imagens com link entre elas. ..............................................63

Figura 2.35 - Histogramas de uma imagem antes e após a ampliação de contraste. ................ 65
Figura 2.36 - Caixa para definir a faixa de valores de pixel para ampliação do contraste.. ........ 66
Figura 2.37 - Imagem campinas_b8 img antes e após a ampliação de contraste...................... 66
Figura 2.38 - Cursor de consulta (Inquire Cursor) mostrando o quadro de informações do pixel
sobre o qual o cursor está posicionado. ....................................................................... 68
Figura 2.39 - Uso da ferramenta Inquire Box para delimitar áreas retangulares sobre uma imagem;
ao lado, quadro informativo dos vértices da área delimitada. .......................................... 68
Figura 2.40 - Quadro mostrando o arquivo vetorial que será aberto. ...................................... 69
Figura 2.41 - Mapa de uso e cobertura das terras do município de Campinas em formato vetorial
.............................................................................................................................. 70
Figura 2.42 - Quadro Properties for uso_cobertura_wgs.shp que permite alterações nas
propriedades de exibição das feições vetoriais e o resultado obtido após a aplicação das
novas propriedades. .................................................................................................. 70
Figura 2.43 - Quadro usado para definir a cor de preenchimento e de contorno das feições
vetoriais .................................................................................................................. 71
Figura 2.44 - Opções para alterações de formato, cor e espessura das linhas ........................ 71
Figura 2.45 - Salvando a simbologia associada a um arquivo vetorial. ................................... 72
Figura 2.46 - Instruções para a alteração das propriedades de exibição das feições de um arquivo
vetorial. ................................................................................................................... 73
Figura 2.47 - Feições vetoriais sobrepostas a uma imagem. ................................................. 74
Figura 2.48 - Paleta de ferramentas vetoriais...................................................................... 75
Figura 2.49 - Seleção de um polígono do arquivo vetorial do mapa de uso e cobertura das terras
do município de Campinas. ........................................................................................ 76
Figura 2.50 - Quadro Attributes for ... exibindo os atributos dos polígonos do arquivo vetorial. 76
Figura 2.51 - Quadro Selection Criteria. Permite selecionar feições segundo critérios .............. 78
Figura 2.52 - Polígonos selecionados (em amarelo) segundo o critério $"AREA">10000000. .. 79
Figura 2.53 - Quadro Symbology for ... ............................................................................. 80
Figura 2.54 - Quadro Unique Value ................................................................................... 81
Figura 2.55 - Visual atribuído para cada classe de uso e cobertura das terras ......................... 81
Figura 2.56 - Mapa de uso e cobertura das terras de Campinas. ........................................... 82
Figura 2.57 - Menu utilizado para alterar o tipo de arquivo que será exibido. No caso, será
escolhido para a exibição um arquivo tipo shapefile....................................................... 83
Figura 2.58 - Arquivo vetorial no formato shapefile representando o limite do município de
Campinas................................................................................................................. 83
Figura 2.59 - Menu utilizado para a criação de uma camada AOI nova................................... 84
Figura 2.60 - Caixa de ferramentas Vector e o arquivo vetorial limite_wgs84.shp selecionado. . 84
Figura 2.61 - Menu AOI com a opção para copiar um vetor selecionado como AOI. ................ 85
Figura 2.62 - Quadro Arrange Layer mostrando a presença de uma camada AOI sobre o arquivo
vetorial .................................................................................................................... 85
Figura 2.63 - Salvando uma camada AOI ........................................................................... 86
Figura 2.64 - Feição vetorial representando o limite do município de Campinas sobreposto a uma
imagem Landsat. ...................................................................................................... 87
Figura 2.65 - AOI desenhadas sobre uma imagem.............................................................. 88
Figura 2.66 - Menu para criação de uma nova camada vetorial. .......................................... 89
Figura 2.67 - Criando uma nova camada vetorial ............................................................... 89
Figura 2.68 - Definindo o tipo de arquivo Shapefile ............................................................. 89
Figura 2.69 - AOI selecionadas, circundadas por retângulos brancos. .................................... 90
Figura 2.70 - Copiando AOI selecionadas para uma camada vetorial...................................... 91
Figura 2.71 - Exibição do arquivo vetorial criado pela conversão de AOI para vetor ................. 91
Figura 2.72 - Menu do Data Preparation e a tela Mosaic Tool. ............................................. 92
Figura 2.73 - Quadro Add Images. Permite selecionar as imagens que serão adicionadas ao
mosaico................................................................................................................... 93
Figura 2.74 - Quadros Add Images e Active Area Options com as opções para a área das
imagens adicionadas ao mosaico. ............................................................................... 93
Figura 2.75 - Tela Mosaic Tool mostrando a área reservada para cada imagem adicionada ao
mosaico................................................................................................................... 94

Figura 2.76 - Tela Mosaic Tool, mostrando as áreas reservadas para as duas imagens que serão
unidas. Em amarelo a área de intersecção das duas imagens ..........................................95
Figura 2.77 - Quadro Set Overlap Function que permite determinar como as imagens serão
unidas no mosaico.....................................................................................................95
Figura 2.78 - Quadro Run Mosaic. Permite escolher um nome para o arquivo onde será
armazenado o mosaico...............................................................................................96
Figura 2.79 - Imagens antes e após o mosaico....................................................................97
Figura 3.1 - Acesso ao menu com as técnicas de realce de imagens do ERDAS IMAGINE ......98
Figura 3.2 - Uma imagem com baixo contraste e outra com alto contraste e seus respectivos
histogramas.).......................................................................................................... 100
Figura 3.3 - Histograma de entrada de uma imagem (em verde) e o histograma de saída (em
vermelho) após a aplicação da função de transferência de contraste (reta azul)............... 101
Figura 3.4 - Aplicação de função de transferência de contraste com perda de informação para
os valores extremos altos e baixos.. .......................................................................... 101
Figura 3.5 - Quadro Spatial Enhancement. Permite acesso às técnicas de realce do ERDAS
IMAGINE ................................................................................................................ 102
Figura 3.6 - Definição de janelas de vizinhança para o pixel central, representado em preto. . 102
Figura 3.7 - Representação de um conjunto de pixels e seus valores.................................. 103
Figura 3.8 - Exemplo de uma máscara de convolução (kernel convolution) aplicada aos dados de
conjunto de pixels. .................................................................................................. 103
Figura 3.9 - Resultado da aplicação da máscara de convolução da Figura 3.8 para os quatro
pixels destacados em cinza. ..................................................................................... 104
Figura 3.10 - Exemplos de máscaras utilizadas em filtros passa-baixa. ................................ 104
Figura 3.11 - Resultado da aplicação de um filtro passa-baixa sobre uma imagem. ................ 105
Figura 3.12 - Exemplos de máscaras utilizadas em filtros passa-alta. ................................... 105
Figura 3.13 - Exemplos de máscaras de soma zero............................................................ 106
Figura 3.14 - A imagem campinas_20000617.img com o brilho e contraste original(valor 50 para
ambos) e após uma alteração do brilho para 67 e do contraste para 68. ... .................. 107
Figura 3.15 - Imagem campinas_b8.img sem a aplicação de qualquer técnica de ampliação de
contraste................................................................................................................ 108
Figura 3.16 - Quadro Breakpoint Editor. ......................................................................... 109
Figura 3.17 - Histogramas e Lookup Tables da imagem camp_b8 antes e após o realce. ..... 110
Figura 3.18 - Ampliação de contraste aplicado à imagem campinas_b8.img. Observe que a.... 111
Figura 3.19 - Aplicação de uma função de transferência linear inversa à imagem
campinas_b8.img. ................................................................................................... 112
Figura 3.20 - Imagem campinas_20000617.img e os histogramas originais de três bandas da
imagem.................................................................................................................. 113
Figura 3.21 - Um resumo dos principais aspectos que podem ser observados no histograma de
uma imagem antes e depois da ampliação do contraste ............................................... 115
Figura 3.22 - Sugestões de pontos de controle para realçar o contraste da imagem
campinas20000617.img .......................................................................................... 115
Figura 3.23 - Novos histogramas e a imagem resultantes da aplicação das funções
de transferência definidas a partir dos pontos de quebra sugeridos na Figura
3.22. .................................................................................................................... 116
Figura 3.24 - Quadro usado para equalizar o histograma de uma imagem e salvar a imagem
resultante em um novo arquivo. ................................................................................ 118
Figura 3.25 - Imagem obtida com a equalização de histograma ........................................... 119
Figura 3.26 - Gráficos das funções de transferência utilizadas na equalização dos histogramas e
os histogramas resultantes da aplicação da equalização. .............................................. 119
Figura 3.27 - Quadro Convolution, utilizado para gerar uma nova imagem pela aplicação da
filtragem por convolução. ......................................................................................... 120
Figura 3.28 - Quadro que permite a edição das máscaras utilizadas no processo de convolução
............................................................................................................................. 121
Figura 3.29 - Imagem após a aplicação do filtro de detecção de bordas comparada com a imagem
original................................................................................................................... 122

Figura 3.30 - Menu com acesso às diferentes opções de filtros que podem ser aplicados em uma
imagem aberta na tela. ............................................................................................ 123
Figura 3.31 - Imagens resultantes da aplicação dos filtros Smooth, Sharpen e Find Edges ..... 123
Figura 3.32 - Quadro Convolve com acesso às diferentes máscaras de convolução presentes no
ERDAS IMAFINE ..................................................................................................... 124
Figura 3.33 - Mensagens alertando que os valores dos pixels da imagem serão editados. ...... 125
Figura 3.34 - Quadro que permite escolher o tipo de filtro estatístico que será aplicado à imagem
e o tamanho da janela. ............................................................................................ 125
Figura 3.35 - Imagem antes e depois da aplicação do filtro Crisp. ...................................... 127
Figura 3.36 - Menus para acesso às técnicas de Realce Espacial e Fusão de Imagens............ 128
Figura 3.37 - Quadro Resolution Merge onde são introduzidos os arquivos das imagens que
serão utilizadas no processo de fusão........................................................................ 129
Figura 3.38 - Barra de progresso do ERDAS IMAGINE. ...................................................... 129
Figura 3.39 - Imagem obtida por fusão utilizando o método dos Componentes Principais. ...... 130
Figura 3.40 - Imagem obtida por fusão utilizando o método Multiplicativo............................ 130
Figura 3.41 - Imagem obtida por fusão utilizando o método Transformação de Brovey. ......... 131
Figura 4.1 - Quadro Set Geometric Model. ...................................................................... 134
Figura 4.2 - Caixa com as ferramentas para correção geométrica....................................... 134
Figura 4.3 - Quadro que permite acesso às propriedades do modelo polinomial..................132
Figura 4.4 - Quadro GCP Tool. ..................................................................................... 135
Figura 4.5 - Aspecto das imagens prontas para o início da aquisição de pontos de controle ... 136
Figura 4.6 - Imagem viracopos.tif apresentando algumas sugestões para a aquisição de pontos
de controle............................................................................................................. 137
Figura 4.7 - Quadro GCP Tool listando os pontos de controle já adquiridos, suas coordenadas,
resíduos e o erro raiz média quadrática. ..................................................................... 138
Figura 4.8 - Matriz de transformação.............................................................................. 141
Figura 4.9 - Quadro GCP Tool apresentando alguns pontos selecionados como pontos de
checagem ............................................................................................................. 142
Figura 4.10 - Quadro utilizado para reamostar uma imagem .............................................. 143
Figura 4.11- Instruções para estabelecer um vínculo entre duas imagens. .......................... 145

Apresentação

A Embrapa Monitoramento por Satélite, no exercício de seu relacionamento com clientes,
parceiros e usuários, tem constantemente ministrado treinamentos ou disponibilizado material
didático em Sensoriamento Remoto e Processamento de Imagens.
Este tutorial visa atender uma demanda recorrente no mercado brasileiro de observação
da terra, apresentando conceitos básicos sobre o assunto, bem como exercícios que permitem ao
estudantes e profissionais um primeiro contato com as técnicas de Processamento de Imagens
de Sensoriamento Remoto, utilizando aplicativos do Erdas Imagine. O documento torna disponível
material de treinamento em Língua Portuguesa, facilitando o acesso àqueles que dão os primeiros
passos no assunto.
Os exercícios propostos foram em grande parte baseados no Tour Guides, tutorial oficial
do Erdas Imagine, porém adaptados para imagens e dados do Município de Campinas, objeto de
pesquisas desenvolvidas pela equipe da Embrapa Monitoramento por Satélite.
O primeiro capítulo apresenta conceitos básicos em Sensoriamento Remoto e
Processamento de Imagens, características de alguns satélites e sensores, além de sugerir
bibliografia e sites da Internet para aprofundamento do estudo pelo leitor. Nos capítulos
seguintes, são propostos exercícios que utilizam as ferramentas básicas do Erdas Imagine para a
visualização e manipulação de imagens, tais como: operações de zoom, composições coloridas,
recorte e mosaico de imagens, definição de áreas de interesse, medidas de áreas e distâncias,
alterações de projeção e datum, alterações de brilho e contraste, manipulação de histogramas,
aplicação de filtros, fusão de imagens com diferentes resoluções espaciais, retificação e registro
de imagens. Exercícios básicos sobre a manipulação de arquivos vetoriais no Erdas Imagine
também são propostos, abordando a visualização de feições vetoriais e seus atributos, consultas
por atributos, uso de simbologia e sobreposição a imagens. Sempre que necessário, os exercícios
são precedidos de uma introdução teórica.
Esta publicação é a primeira parte de um tutorial sobre Processamento de Imagens de
Sensoriamento Remoto que a Embrapa Monitoramento por Satélite pretende publicar. Uma
segunda parte está prevista, abordando técnicas de classificação de imagens e sua utilização em
mapeamentos de uso e cobertura das terras.

Evaristo Eduardo de Miranda
Chefe Geral da

15

Sensoriamento Remoto - Tutorial Básico
Mateus Batistella

1 – Introdução

1.1. Conceitos Básicos em Sensoriamento Remoto
Sensoriamento Remoto e Sensores
Sensoriamento Remoto é a ciência e a arte de obter informações sobre um objeto, área
ou fenômeno pela análise de dados adquiridos por um instrumento que não está em contato com
o objeto, área ou fenômeno sob investigação (LILLESAND et al., 2004). Esses instrumentos
recebem o nome de sensores remotos. Os sensores são sistemas fotográficos ou ópticoeletrônicos capazes de coletar e registrar a energia proveniente dos alvos sob investigação
(objeto, material, área ou fenômeno) de forma a permitir um posterior processamento e
interpretação dos registros por um analista. Portanto, a transferência de dados de um alvo para
um sensor dá-se por meio da energia. Os sensores mais comuns operam com a energia ou
radiação eletromagnética (REM).

Radiação Eletromagnética
Forma pela qual a energia é transmitida por meio de um campo eletromagnético variável,
no qual os campos elétricos e magnéticos têm sempre direções perpendiculares entre si.

O Comportamento da Radiação Eletromagnética
O comportamento da REM é explicado por duas teorias: o Modelo Corpuscular e o
Modelo Ondulatório. O Modelo Ondulatório postula que a REM propaga-se na forma de ondas à
velocidade da luz. Essas ondas, denominadas ondas eletromagnéticas, são perturbações no
campo elétrico e magnético provocadas pela aceleração de uma carga elétrica. O campo elétrico
(E) e o campo magnético (B) são ortogonais entre si e oscilam de modo harmônico,
perpendicularmente à direção de propagação da onda (Figura 1.1).
Uma onda eletromagnética é caracterizada pelo seu comprimento de onda (λ) ou pela sua
freqüência (ν). O comprimento de onda (λ) é definido pela distância média entre dois pontos
semelhantes da onda, como, por exemplo, dois mínimos ou dois máximos. A freqüência (ν) é o
número de ondas que passa por um ponto do espaço num determinado tempo. Deste modo, a
freqüência e o comprimento de ondas relacionam-se pela equação λ=c/ν, onde c é a velocidade
de propagação da luz.

16

Campo Elétrico (E)

Onda Eletromagnética

λ (comprimento de onda)

Fonte
distância
Velocidade da luz, c

Campo Magnético
(B)

Figura 1.1 – Propagação da energia eletromagnética (Modificado de JENSEN, 2005)

Pelo Modelo Corpuscular a REM é composta por unidades discretas de energia,
denominadas fótons ou quanta. A intensidade da radiação é função do número de fótons e da
freqüência da onda propagante. A energia de um fóton (Q) é definida pela equação:
Q = hν ou Q = hc/λ ,
onde: Q = energia em Joules (J)
h = constante de Planck (6,626 x 10-34 J.s-1)
ν = freqüência
c = velocidade da luz (3 x 10

–8

m.s-1)

λ = comprimento de onda
Portanto, a energia de um fóton é inversamente proporcional ao seu comprimento de
onda (λ). Quanto menor o comprimento de onda de um fóton, maior será sua energia.

O Espectro Eletromagnético
Espectro eletromagnético é a distribuição das radiações eletromagnéticas em função do
comprimento de onda. O espectro eletromagnético foi subdividido em regiões com denominações
específicas em função das fontes e tipos de processos envolvidos na geração da radiação
(CRÓSTA; SOUZA FILHO, 1997). Essas regiões incluem as regiões do ultravioleta (UV), visível
(VIS), infravermelho (IR) e microondas. As principais faixas do espectro são representadas na
Figura 1.2.

17

Figura 1.2 – Representação do espectro eletromagnético (Modificado de INPE, 2004).

Fontes de Radiação Eletromagnética
Toda matéria a uma temperatura absoluta acima de zero (0 K ou –273ºC) emite radiação
eletromagnética como resultado de suas oscilações atômicas e moleculares (INPE, 2002).
Portanto, todo corpo com temperatura absoluta acima de zero pode ser considerado uma fonte
de radiação. A exitância radiante total de uma superfície (M), ou seja, o fluxo de energia radiante
emitida por unidade de área de uma superfície em todo o espectro, relaciona-se com sua
temperatura absoluta (T) pela Lei de Stefan-Boltzmann:
M= ε σT4 ,
onde: M = exitância radiante total da superfície de um material (W m-2)
σ = constante de Stefan-Boltzmann (5,6697 x 10-8 W m-2 K-4)
T = temperatura absoluta do material emitente (K)
ε = emissividade (depende da constituição do material)
A emissividade é a razão entre a exitância de um material e a exitância de um corpo
negro à mesma temperatura. O corpo negro é um radiador ideal e hipotético que absorve e
reemite toda a energia incidente sobre ele. Objetos reais apenas aproximam-se de um corpo
negro.
Da Lei de Stefan-Boltzmann conclui-se que a energia total emitida por um corpo varia
com a T4 e assim aumenta muito rapidamente com o aumento da temperatura. A distribuição
espectral da energia emitida também varia. O comprimento de onda dominante (λmax) da radiação

18

emitida por um corpo negro ou o comprimento de onda para o qual a exitância radiante
espectral de um corpo é máxima pode ser determinado pela Lei do Deslocamento de Wien:
λmax= C/T,
onde: λmax= comprimento de onda dominante em µm
C= constante de Wien = 2898 µm K
T= temperatura absoluta (K)
Por essa lei, λmax é inversamente proporcional à temperatura do corpo. Aplicando-a para
o Sol que emite energia da mesma maneira que um corpo negro a temperatura absoluta de 5780
K, tem-se que a máxima exitância radiante espectral do Sol ocorre em torno de 0,5 µm, que
está compreendido na faixa da radiação visível. Já os materiais da superfície terrestre, como
água, solo e vegetação, possuem uma temperatura em torno de 300 K (27º C) Pela Lei de Wien,
a máxima exitância radiante espectral das feições terrestres ocorre em comprimentos de onda
ao redor de 9,7 µm, na região do espectro denominada de infravermelho termal.
O Sol é considerado a principal fonte de energia eletromagnética disponível para o
Sensoriamento Remoto da superfície terrestre. A Figura 1.3 mostra um gráfico da irradiância
solar (fluxo radiante incidente sobre uma superfície por unidade de área) em função do
comprimento de onda da radiação. Essa é a faixa do espectro em que a radiação solar é utilizada
em Sensoriamento Remoto. Entretanto, há certas regiões do espectro em que constituintes da
atmosfera (O3, H2O, CO2, O2) não permitem a passagem da radiação eletromagnética e
interferem na qualidade e quantidade de energia solar disponível para o sensoriamento remoto
dos recursos terrestres. Estas regiões são chamadas de “bandas de absorção da atmosfera”. A
energia nos comprimentos de onda do visível e infravermelho é razoavelmente bem transmitida
pela atmosfera, constituindo regiões de alta transmitância. Essas regiões são denominadas
janelas atmosféricas e é nelas que o Sensoriamento Remoto se concentra na aquisição de
informações (CRÓSTA; SOUZA FILHO, 1997). A Figura 1.3 mostra também as bandas de
absorção, assinalando as regiões onde cada um dos principais constituintes atmosféricos
absorve energia.

Irradiância Espectral (W .m-2. µm-1)

)
Curva de irradiância solar
no topo da atmosfera
Curva de irradiância solar ao
nível do mar

Comprimento de Onda (µm)

Figura 1.3 – Curva de irradiância solar mostrando as bandas de absorção dos principais
constituintes atmosféricos. (Modificado de JENSEN, 2005).

19

Interação Matéria e Energia
A radiação emitida por um corpo pode incidir sobre um outro corpo onde pode ser
refletida, absorvida ou transmitida. Se absorvida, a energia geralmente é reemitida, normalmente
com diferentes comprimentos de onda. Dependendo das características físicas e químicas do
corpo, os quatro processos, emissão, reflexão, transmissão e absorção da REM, ocorrem com
intensidades diferentes em diferentes regiões do espectro. Portanto, o registro do fluxo radiante
proveniente de um corpo permite derivar informações importantes sobre suas características
físicas (dimensão, forma, temperatura, cor, etc.) e químicas (composição). Esse registro constitui
uma espécie de “assinatura espectral” do objeto ou material em estudo e é utilizado em
Sensoriamento Remoto para distinguir diversos materiais/alvos entre si, ou até identificá-los.

Tipos de Sensores
Os sensores que operam com a radiação eletromagnética podem ser classificados em
função da fonte de energia, em função da faixa do espectro em que operam ou em função do
produto que ele produz.
Quanto à fonte de energia, os sensores podem ser classificados em ativos e passivos. Os
sensores passivos não possuem uma fonte própria de energia. Captam a radiação solar refletida
ou transmitida ou a radiação emitida naturalmente pelo alvo.
Os sensores ativos possuem sua própria fonte de REM que irá interagir com os alvos em
estudo. Os radares são exemplos de sensores ativos. Os radares operam na faixa espectral das
microondas. Como a quantidade de energia naturalmente emitida pela superfície terrestre nessa
faixa do espectro é muito baixa, os radares necessitam gerar sua própria energia (CRÓSTA;
SOUZA FILHO, 1997).
Quanto ao produto gerado, os sensores classificam-se em imageadores e não
imageadores. Os sistemas imageadores produzem uma imagem que registra a variação espacial
da resposta espectral da superfície observada. Essa variação é expressa em uma imagem por
diferentes níveis de cinza. Os sistemas não imageadores medem a radiância e apresentam os
dados em forma numérica ou de gráficos.

1.2. Satélites de Sensoriamento Remoto
Os sistemas orbitais para monitoramento terrestre incluem centenas de satélites,
sensores e programas espaciais. As características de alguns dos satélites mais usados e seus
sensores são apresentadas a seguir. Os dados apresentados foram obtidos no site:
http://www.sat.cnpm.embrapa.br/ (BATISTELLA et al., 2004). O mesmo site apresenta dados
sobre outros satélites, além de aplicações e algumas exemplos de imagens obtidas pelos
diferentes sensores e satélites.

Landsat (Land Remote Sensing Satellite)
A série LANDSAT foi iniciada no final dos anos 1960, a partir de um projeto desenvolvido
pela Agência Espacial Americana dedicado exclusivamente à observação dos recursos naturais
terrestres. O primeiro satélite da série começou a operar em 1972 e a última atualização ocorreu
em 1999, com o lançamento do LANDSAT-7
Atualmente, o único satélite em operação é o LANDSAT-5, que leva a bordo o sensor TM
e contribui para o mapeamento temático da superfície terrestre. O LANDSAT-7 iniciou suas
atividades em abril de 1999 e encerrou em 2003, utilizando o sensor ETM+ (Enhanced Thematic
Mapper Plus). Este instrumento foi capaz de ampliar as possibilidades de uso dos produtos
LANDSAT porque manteve a alta resolução espectral (característica importante desse sistema) e
conseguiu ampliar a resolução espacial da banda 6 (Infravermelho Termal) para 60 metros, além
de inserir a banda pancromática e permitir a geração de composições coloridas com 15 metros
de resolução.

20

A Tabela 1.1 apresenta as principais características dos satélites Landsat e de seus
sensores.
Tabela 1.1 - Características dos satélites da série Landsat e de seus sensores.
Missão

Land Remote Sensing Satellite (Landsat)

Instituição
NASA (National Aeronautics and Space Administration)
Responsável
País/Região
Satélite

Estados Unidos
LANDSAT 1 LANDSAT 2 LANDSAT 3 LANDSAT 4 LANDSAT 5 LANDSAT 6 LANDSAT 7

Lançamento

27/7/1972

Situação
Atual

Inativo
(06/01/1978)

Órbita

22/1/1975

5/3/1978

16/7/1982

1/3/1984

5/10/1993

15/4/1999

Inativo
Inativo
Inativo
Inativo (1993) em atividade
Inativo (2003)
(25/02/1982) (31/03/1983)
(05/10/1993)

Polar, Circular Polar, Circular Polar, Circular Polar, Circular Polar, Circular
e
e
e
e
e
heliossíncrona heliossíncrona heliossíncrona heliossíncrona heliossíncrona

917 km
917 km
917 km
Altitude
99º
99º
99º
Inclinação
Tempo de
Duração da 103,27 min 103,27 min 103,27 min
Órbita
Horário de
9:15 A.M.
9:15 A.M.
9:15 A.M.
Passagem
Período de
18 dias
18 dias
18 dias
Revisita
Instrumentos
RBV e MSS RBV e MSS RBV e MSS
Sensores

s.d.

Polar, Circular
e
heliossíncrona

705 km
98,20º

705 km
98,20º

s.d.
s.d.

705 km
98,3º

98,20 min

98,20 min

s.d.

98,9 min

9:45 A.M.

9:45 A.M.

s.d.

10:00 A.M.

16 dias

16 dias

s.d.

16 dias

MSS e TM

MSS e TM

ETM

ETM+

s.d. = sem dados/informações
Continua...

21

Tabela 1.1 – Continuação.
Sensor

MSS

TM

ETM+

Bandas Espectrais
4
5
6
7
8
(somente para o Landsat
3)
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
8

Resolução Espectral
0,5
0,6
0,7
0,8

-

0,6
0,7
0,8
1,1

µm
µm
µm
µm

10,4 - 12,6 µm
0,45
0,50
0,63
0,76
1,55
10,4
2,08
0,45
0,50
0,63
0,76
1,55
10,4
2,08
0,50

-

0,52
0,60
0,69
0,90
1,75
12,5
2,35
0,52
0,60
0,69
0,90
1,75
12,5
2,35
0,90

µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm
µm

Resolução Resolução
Espacial
Temporal

Faixa
Imageada

80 m
18 dias

185 km

16 dias

185 km

16 dias

185 km

120 m

30 m

120 m
30 m

30 m

60 m
30 m
15 m

Fonte: Batistella et al, 2004

SPOT (Système pour l'Observation de la Terre)
A série SPOT (Satellite pour l'Observation de la Terre), foi iniciada com o satélite francoeuropeu SPOT 1, em 1986 sob a responsabilidade do Centre National d'Etudes Spatiales - CNES
da França. Hoje a plataforma do SPOT está em órbita com três satélites (2, 4 e 5) o que
possibilita acesso a qualquer ponto da Terra em menos de 24 horas e atuando em conjunto,
revisitas em intervalos de 3 a 5 dias.
Os satélites da família SPOT operam com sensores ópticos, em bandas do visível,
infravermelho próximo e infravermelho médio. Com o lançamento do SPOT 5, ocorrido em maio
de 2002, a missão inaugurou a possibilidade de aquisição de imagens orbitais tridimensionais
graças a sua capacidade de visada lateral de até 27º (estereoscopia cilíndrica) e também
conseguiu melhorar a resolução espacial do canal pancromático para 5 metros.
A Tabela 1.2 apresenta as principais características dos satélites SPOT e de seus
sensores.

22

Tabela 1.2 - Características dos satélites SPOT e de seus sensores.

Missão

Satellite pour l'Observation de la Terre (SPOT)

Instituição
Responsável

Centre National d'Etudes Spatiales - CNES

País/Região

Estabelecido por iniciativa do governo francês em 1978,
com a participação da Suécia, Bélgica e Itália.

Satélite
Lançamento
Situação Atual
Órbita
Altitude
Inclinação
Tempo de
Duração da Órbita
Horário de
Passagem
Período de
Revisita
Instrumentos
Sensores

Sensor
HRV
(com opção de
visada lateral)

HRVIR

HRG

HRS
(gera pares
estereoscópicos)

VEGETATION e
VEGETATION-2

SPOT-1
22/02/1986
Inativo
(nov/2003)
Circular,
heliossíncrona e
polar
823 km
98º

SPOT-2
22/01/1990

SPOT-3
26/09/1993
Inativo
Ativo
(14/11/1996)
Circular,
Circular,
heliossíncrona e heliossíncrona e
polar
polar
823 km
823 km
98º
98º

SPOT-4
24/03/1998

SPOT-5
04/05/2002

Ativo

Ativo

Circular,
heliossíncrona e
polar
832 km
98º

Circular,
heliossíncrona e
polar
832 km
98º

101,4 min

101,4 min

101,4 min

101,4 min

101,4 min

10:30 A.M.

10:30 A.M.

10:30 A.M.

10:30 A.M.

10:30 A.M.

26 dias

26 dias

26 dias

26 dias

26 dias

HRV

HRV

HRV

HRVIR e
VEGETATION

HRG, HRS
VEGETATION-2

Bandas
Espectrais

Resolução
Espectral

Resolução
Espacial

Resolução
Temporal

Faixa
Imageada

26 dias

60 x 60 km

26 dias

60 x 60 km

26 dias

60 x 60 km

PAN
XS1
XS2
XS3
Monoespectral
B1
B2
B3
MIR
PA E
SUPERMODE
B1
B2
B3
SWIR

0,50
0,50
0,61
0,78
0,61
0,50
0,61
0,78
1,58

-

0,73µm
0,59µm
0,68µm
0,89µm
0,68µm
0,59µm
0,68µm
0,89µm
1,75µm

0,48 - 0,71µm
-

20 m
10 m
20 m

5m

0,59µm
0,68µm
0,89µm
1,75µm

10 m

PA

0,49 - 0,69µm

10 m

26 dias

120 x 600 km

B0
B2
B3
MIR

0,43
0,61
0,78
1,58

1 km

24 horas

2.250 km


0,50
0,61
0,78
1,58

10 m

-

0,47µm
0,68µm
0,89µm
1,75µm

23

NOAA (National Oceanic Atmospheric Administration)
A família de satélites NOAA (National Oceanic Atmospheric Administration), administrada
pelo National Environmental Satellite and Information Service (NESDIS), foi iniciada em 1960
com os satélites da série TIROS e realizou o lançamento de mais de uma dezena de satélites e
diversos instrumentos operacionais (sondas e imageadores). Esta série gera diariamente
observações globais de padrões meteorológicos e condições ambientais na forma de dados
quantitativos.
As principais características dos satélites NOAA e de seus sensores são apresentadas na
Tabela 1.3.
Tabela 1.3 - Características dos satélites NOAA e de seus sensores.
Missão
Instituição
Responsável
País/Região
Satélite
Lançamento
Situação Atual
Órbita
Altitude
Inclinação
Tempo de
Duração da
Órbita
Período de
Revisita
Instrumentos
Sensores
Sensor

National Oceanic Atmospheric Administration (NOAA)
National Environmental Satellite Data and Information Service (NESDIS) e
National Aeronautics and Space Administration (NASA)
Estados Unidos
NOAA-12
14/05/1991
Ativo
Polar e
heliossíncrona
833 km
98,6º

NOAA-14
30/12/1994
Ativo
Polar e
heliossíncrona
870 km
98,9º

NOAA-15
13/05/1998
Ativo
Polar e
heliossíncrona
833 km
98,7º

NOAA-16
21/09/2000
Ativo
Polar e
heliossíncrona
870 km
98,7º

NOAA-17
24/06/2002
Ativo
Polar e
heliossíncrona
833 km
98,7º

101,2 min

102 min

101 min

102 min

102 min

Diário

Diário

Diário

Diário

Diário

AVHRR/3 e
TOVS

AVHRR/3 e TOVS

AVHRR e TOVS

Bandas
Espectrais

AVHRR e TOVS AVHRR/3 e TOVS

Resolução
Espectral

1 (Vermelho)
0,58 - 0,68 µm
2 (Infravermelho
0,72 - 1,10 µm
próximo)
AVHRR
3 (Infravermelho
(Advanced Very
3,55 - 3,93 µm
médio)
High Resolution
4 (Infravermelho
10,30 - 11,30 µm
Radiometer)
termal)
5 (Infravermelho
11,30 - 12,50 µm
termal)
1 (Vermelho)
0,58 - 0,68 µm
2 (Infravermelho
0,72 - 1,10 µm
próximo)
3A (Infravermelho
1,58 - 1,64 µm
próximo)
3B (Infravermelho
AVHRR/3
3,55 - 3,93 µm
médio)
4 (Infravermelho
10,30 - 11,30 µm
termal)
5 (Infravermelho
11,30 - 12,50 µm
termal)


Resolução
Espacial

Resolução
Temporal

Faixa
Imageada

1,1 km

Diária
(no máximo)

2.400 km

1,1 km

Diária
(no máximo)

2.400 km

24

CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite)
O programa CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite ou Satélite Sino-Brasileiro de
Recursos Terrestres) já colocou em órbita dois satélites de observação: o CBERS-1 e o CBERS-2,
lançados na China. Atualmente, só o Cbers-2 está em operação. Os satélites foram equipados
com sensores de diferentes resoluções espaciais que podem cobrir o planeta em menos de 5 dias
e ao mesmo tempo produzir informações mais detalhadas em uma visada mais estreita. O CBERS
carrega câmeras para observação óptica e um sistema de coleta de dados ambientais. É um
sistema único, pois mantém em órbita instrumentos sensores que combinam características
especialmente adequadas às diversas escalas temporais e espaciais, necessárias ao
monitoramento e à preservação do ecossistema. O sistema de coleta de dados é destinado à
retransmissão, em tempo real, de dados ambientais coletados em Terra e transmitidos ao satélite
por meio de pequenas estações autônomas. Os dados provenientes das diversas estações,
localizados em vários pontos do Planeta, são dirigidos ao mesmo tempo às centrais de
processamento e usuários finais, por meio de transmissões em freqüências diferentes.
Em 14 de outubro de 1999, ocorreu o lançamento do primeiro Satélite CBERS, utilizandose o foguete Longa Marcha 4B, a partir da Base de Lançamento de Taiyuan. O segundo satélite
foi lançado em 21 de outubro de 2003. As equipes técnicas de ambos os países concluíram
estudos de viabilidade para a continuação da série.
As principais características dos satélites CBERS e de seus senores são apresentadas na
Tabela 1.4.

Tabela 1.4 - Características dos satélites CBERS e de seus sensores.

Missão

China-Brazil Earth Resources Satellite ou Satélite Sino-Brasileiro de
Recursos Terrestres

Instituição Responsável

INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e CAST (Academia
Chinesa de Tecnologia Espacial)

País/Região

Brasil e China

Satélite

CBERS 1

CBERS 2

Lançamento

14/10/1999

21/10/2003

Situação Atual
Órbita
Altitude
Inclinação
Tempo de Duração da
Órbita
Horário de Passagem
Período de Revisita
Instrumentos Sensores

Inativo
Circular, quase-polar e heliossíncrona
778 km
98º

Ativo
Circular, quase-polar e heliossíncrona
778 km
98º

100,26 min

100,26 min

10:30 A.M.
26 dias
Câmara CCD, IRMSS e WFI

10:30 A.M.
26 dias
Câmara CCD, IRMSS e WFI
Continua...

25

Tabela 1.4 - Continuação.
Sensor

Câmara
CCD

IRMSS

WFI

Bandas
Espectrais
PAN
AZUL
VERDE
VERMELHO
INFRAVERMELHO
PRÓXIMO
PAN
INFRAVERMELHO
MÉDIO
INFRAVERMELHO
MÉDIO
INFRAVERMELHO
TERMAL
VERMELHO
INFRAVERMELHO
PRÓXIMO

Resolução
Espectral
0,51
0,45
0,52
0,63

-

0,73µm
0,52µm
0,59µm
0,69µm

Resolução
Espacial

Resolução Temporal

Faixa
Imageada

20 m

26 dias (visada vertical)
e 3 dias (visada lateral)

113 km

26 dias

120 km

5 dias

890 km

0,77 - 0,89µm
0,50 - 1,10µm
1,55 - 1,75µm

80 m

2,08 - 2,35µm
10,40 - 12,50µm

160 m

0,63 - 0,69µm
0,77 - 0,89µm

260 metros


IKONOS II
O satélite Ikonos II, operado pela SPACE IMAGING, foi lançado em 24 de setembro de
1999, sendo o primeiro satélite comercial de alta resolução com capacidade de imageamento de
1 metro. Seu sistema sensor capta imagens no modo pancromático e multiespectral.
Adicionalmente, há a possibilidade de combinação de imagens preto e branco com dados
multiespectrais para a geração de imagens coloridas, facilitando assim a interpretação visual e
substituindo, em grande parte dos casos, o uso de fotografias aéreas. As principais
características do satélite Ikonos II e de seus sensores são apresentadas na Tabela 1.5.

26

Tabela 1.5 - Características do Satélite Ikonos II e de seus sensores.
IKONOS-II
Space Imaging
Estados Unidos
IKONOS-II

Missão
Instituição Responsável
País/Região
Satélite
Lançamento
Situação Atual
Órbita
Altitude
Inclinação
Tempo de Duração da Órbita
Horário de Passagem
Período de Revisita
Instrumentos Sensores
Sensor

Bandas
Espectrais

PAN
AZUL
VERDE
MULTIESPECTRAL
VERMELHO
INFRAVERMELHO
PRÓXIMO
PANCROMÁTICO

24/09/1999
Ativo
Heliossíncrona
681 km
98,1º
98 min
10:30 A.M.
3 dias
PANCROMÁTICO E MULTIESPECTRAL

Resolução
Espectral
0,45
0,45
0,52
0,63

-

0,90µm
0,52µm
0,60µm
0,69µm

Resolução
Espacial

Resolução
Temporal

1 metro

2,9 dias

4 metros

1,5 dia

Faixa
Imageada

13 X 13 km

0,76 - 0,90µm

Fonte: Fonte: Batistella et al, 2004
Vários outros satélites são de interesse para estudos ambientais. Entre eles, destacam-se
os satélites meteorológicos (GOES - Geostationary Operational Environmental Satellites, DMSP Defense Meteorological Satellite Program, CZCS - Coastal Zone Color Scanner), os satélites
radares (ERS - European Remote Sensing Satellite, JERS - Japanese Earth Resources Satellite,
RADARSAT), os satélites de alta resolução espacial (por exemplo, IRS 1-C, IKONOS, QuickBird),
os satélites hiperespectrais, entre outros. Recentes estratégias incluem extensas missões, como
a MTPE/EOS - Mission to Planet Earth/Earth Observing System da NASA, com vários
instrumentos, os satélites comerciais e os pequenos satélites para aplicações específicas. A
MTPE/EOS é a maior contribuição da NASA ao Programa de Pesquisas em Mudanças Globais dos
Estados Unidos (USGCRP), tendo um financiamento de aproximadamente 1,3 bilhões de dólares
por ano (cerca de 10% do orçamento da NASA). Muitos sensores e plataformas destinados a
aplicações ambientais estão previstos: ADEOS (Advanced Earth Observing Satellite), em
cooperação com o Japão; Landsat 7, já em operação; EOS-AM1, também em operação, incluindo
instrumentos como o ASTER, o MODIS, entre outros. A Agência Espacial Européia lançou
recentemente o ENVISAT, com vários sensores da faixa do visível às microondas. Os satélites
comerciais e os pequenos satélites estão sendo desenvolvidos por várias companhias. Grande
iniciativas internacionais, como a International Space Station (ISS), também são tendências dessa
primeira década do milênio.

27

1.3. Conceitos Básicos em
Sensoriamento Remoto

Processamento

de

Imagens

de

Imagem digital: pode ser descrita como uma matriz composta por x linhas e y colunas,
com cada elemento possuindo um atributo z que representa a intensidade da radiação refletida
ou emitida por uma cena nesse ponto e registrada pelo sensor. Essa intensidade é representada
por um valor inteiro, não negativo e finito, chamado nível de cinza, também conhecido por DN
(do inglês "digital number"). Cada elemento da matriz que compõe a imagem é denominado pixel.
Resolução: é a medida da habilidade que um sensor possui de distinguir entre respostas
que são semelhantes espectralmente ou próximas espacialmente. A resolução pode ser
classificada em espacial, espectral e radiométrica.
Resolução espacial: refere-se ao tamanho da área no terreno que é resumida por cada
valor de dado nas imagens. Esse valor é a média dos valores das radiâncias dos diferentes
objetos que ocorrem dentro da área no terreno.
Resolução espectral: é definida pelo número de bandas espectrais de um sistema sensor
e pela amplitude do intervalo de comprimento de onda de cada banda. Quanto maior o número de
bandas e menor a largura do intervalo, maior é a resolução espectral de um sensor. (CRÓSTA,
1993).
Resolução radiométrica: é definida pelo número de níveis de cinza usados para expressar
as variações na intensidade da energia coletada pelo sensor. Quanto maior o número de níveis,
maior a resolução. O número de níveis de cinza de uma imagem é comumente expresso em
função do número de dígitos binários (bits) necessários para armazenar em forma digital o valor
do nível máximo (CRÓSTA, 1993). O valor em bits é sempre uma potência do número 2, desse
modo , uma imagem com resolução radiométrica de 8 bits possui 28 =256 níveis de cinza. Uma
imagem de 6 bits possui 26 =64 níveis de cinza.
Resolução temporal: indica o intervalo de tempo que um satélite leva para voltar a
recobrir uma área de interesse.
Teoria tricromática da visão colorida: baseia-se no fato que os cones, células
fotossensíves presentes na retina do olho humano, podem ser divididos em três tipos de acordo
com a faixa do espectro para a qual apresentam maior sensibilidade: os cones sensitivos ao azul,
os cones sensitivos ao verde e os cones sensitivos ao vermelho. Quando todos os três tipos de
cones são estimulados igualmente pela luz, percebe-se a cor branca; quando cada tipo de cone
é sensibilizado por diferentes quantidades de luz, percebe-se as demais cores. O azul, o verde e
o vermelho são denominados cores primárias. Quando dispõe-se de três fontes de luz, uma
emitindo radiação na faixa do azul, outra na faixa do verde e outra na faixa do vermelho, é
possível obter qualquer cor pela combinação aditiva, em diferentes proporções, da luz produzida
por essas três fontes. Da combinação das cores primárias duas a duas em iguais proporções
surgem as cores secundárias: magenta (azul e vermelho), amarelo (vermelho e verde) e ciano
(verde e azul) (Figura 1.4).
Os monitores de vídeo operam sob o princípio da combinação aditiva de cores. Possuem
em sua superfície pontos triangulares compostos de fósforos sensíveis a cada uma das cores
primárias. Cada tipo de fósforo de cada ponto da tela é bombardeado por um feixe eletrônico
cuja intensidade é proporcional à quantidade de vermelho, verde ou azul naquele ponto da

28

imagem que se deseja representar. Os componentes vermelho, verde e azul de cada tríade de
fósforo sensibilizam os cones do olho humano e da combinação aditiva deles a cor
correspondente é percebida (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999).

Figura 1.4 - Processo aditivo de combinação de cores

Há uma outra classe de combinação de cores, usada, por exemplo, em impressoras
coloridas, onde as cores primárias estão associadas aos pigmentos magenta, ciano e amarelo
que, combinados de forma subtrativa, produzem as cores secundárias vermelho, verde e azul.
Essas combinações são chamadas subtrativas porque cada pigmento ao ser depositado em um
fundo branco, subtrai parte da luz branca incidente, refletindo apenas a cor correspondente ao
pigmento (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999). Dessa forma, o magenta absorve o
componente verde da luz branca, o ciano absorve o componente vermelho, e o amarelo
absorve o componente azul. A combinação de pigmentos das três cores primárias subtrativas
em iguais proporções absorve toda a luz branca, o que o olho interpreta como cor preta. A
combinação do magenta com o ciano absorve os componentes verde e vermelho da luz branca e
reflete a cor azul que será percebida pelo olho humano. As demais combinações do processo
subtrativo de formação de cores podem ser vistas na Figura 1.5.

Figura 1.5 - Processo subtrativo de combinação de cores

Os processos de combinação de cores são importantes em Sensoriamento Remoto pois
permitem associar cores primárias às informações espectrais, contidas em três bandas quaisquer
dos sistemas sensores, obtendo-se uma composição colorida que aumenta a acuidade do
sistema visual humano em discernir diferentes feições em uma imagem (MOREIRA, 2001).
Correção geométrica: é o processo de transformação de uma imagem para ajustá-la a um
sistema pré-estabelecido de coordenadas, corrigindo distorções geométricas. As principais fontes
de distorções são a própria curvatura da Terra, a rotação da Terra, a refração atmosférica,
deslocamento devido ao relevo, entre outras. As distorções sistemáticas são bem conhecidas e

29

facilmente corrigidas, geralmente antes mesmo do usuário receber os dados. As distorções
aleatórias não são bem conhecidas, necessitando de pontos de controle para serem corrigidas.
Estes pontos de controle devem ser identificados na imagem e na fonte georreferenciada de
dados (por exemplo, uma folha topográfica). As melhores feições para usar são intersecções
viárias.

Reamostragem: os principais algoritmos utilizados para reamostrar as imagens a serem
corrigidas são:
•

Vizinho mais próximo: o valor de um pixel da imagem resultante é igual ao valor do
pixel da imagem original que está mais próximo do centro do novo pixel. Principal
desvantagem: os valores dos pixels se repetem formando uma imagem visualmente
com pouca estética (CRÓSTA, 1993). Principal vantagem: transfere os valores
originais dos pixels sem efetuar qualquer média entre eles. Ideal para imagens que
serão classificadas ou arquivos de imagens temáticas de dados qualitativos (nominais
ou ordinais) ou dados quantitativos (intervalos ou razões) (ERDAS, 1999a).

•

Interpolação bilinear: toma por base os valores dos quatro pixels vizinhos mais
próximos do centro do novo pixel, calculando uma média ponderada pelas distâncias
dos centros desses quatro vizinhos ao centro do novo pixel (CRÓSTA, 1993).
Principais desvantagens: valores de DN dos pixels são alterados; as feições de
bordas da imagem original podem ser suavizadas, perdendo contraste (CRÓSTA,
1993). Principais vantagens: imagens com melhor qualidade visual; imagem mais
espacialmente acurada do que a resultante do algoritmo vizinho mais próximo
(ERDAS, 1999a).

•

Convolução cúbica: baseia-se no ajuste de uma superfície polinomial de terceiro grau
(bidimensional) à região circundando o pixel em questão. Neste caso, os 16 vizinhos
mais próximos são usados para determinar o valor do novo pixel (CRÓSTA, 1993).
Principal vantagem: a qualidade visual da imagem é ainda melhor. Principal
desvantagem: valores de DN dos pixels são alterados.

Calibração radiométrica: a radiância medida por um sensor é influenciada por alterações
na iluminação da cena, pelas condições atmosféricas, pela geometria de visada e pelas
características de resposta do instrumento. Calibração radiométrica é o processo de correção
desses fatores, podendo incluir várias técnicas específicas.
•

Correção da iluminação solar: refere-se à posição e distância do Sol em relação à
Terra.

•

Correção atmosférica: minimiza a influência das condições atmosféricas na imagem.

•

Remoção de ruídos é o processo de eliminação de distúrbios indesejados na imagem,
devido a limitações do sensor, digitalização do sinal ou processo de gravação.

Problemas comuns incluem:
Faixas: variações nas respostas de distintos detectores utilizados no imageamento
de cada banda.
Linha: quando pixels adjacentes ao longo de uma linha contém DNs espúrios.
Granulamento: pixels com DNs espúrios mostrando variações não sistemáticas.

30

Realce de imagem: muitas vezes a aplicação de imagens produzidas por sensores remotos
requer a utilização de técnicas de realce. Essas ténicas podem melhorar a qualidade visual da
imagem e em alguns casos podem até mesmo serem utilizadas em processos de classificação.

Manipulação de contraste:
•

Limiarização: segmentação da imagem em duas classes, baseada em limiares de
níveis de cinza. Muito utilizada na geração de máscaras binárias (por exemplo,
floresta x desmatamento).

•

Fatiamento: segmentação da imagem em uma série de segmentos, cada um com um
único nível de cinza.

Aumento de contraste: utilizado porque os valores de cinza (DNs) de uma banda da
imagem tendem a não preencher todo o intervalo possível de níveis de cinza. Entre as várias
ténicas para aumentar o contraste em imagens, duas delas são freqüentemente utilizadas:
•

Aumento linear: o intervalo de DNs é uniformemente expandido para preencher o
intervalo total permitido pelo monitor de vídeo. Não leva em conta a freqüência.

•

Equalização de histograma: os valores na imagem de saída são baseados na
freqüência de ocorrência dos níveis de cinza.

Filtragem: técnica que maximiza ou minimiza áreas de freqüências espaciais específicas.
A freqüência espacial é expressa pela 'rugosidade' ou 'textura' numa determinada área da
imagem. De forma simples, imagens com alta freqüência espacial são 'rugosas' e imagens com
baixa freqüência espacial são 'suavizadas'. Três tipos principais de filtros são utilizados:
•

Passa baixa: enfatizam baixas freqüências, removendo ruídos e suavizando a
imagem.

•

Passa alta: enfatizam altas freqüências, reforçando ruídos e acentuando bordas
agudas na imagem.

•

Direcionais: podem enfatizar feições horizontais, verticais e diagonais na imagem.

Operações aritméticas:
são utilizadas no processamento digital de imagens
multiespectrais com diversas finalidades, geralmente relacionadas à redução da dimensionalidade
dos dados. Apesar da adição e da multiplicação de bandas também serem utilizadas, as
operações aritméticas mais comuns em Sensoriamento Remoto são subtração e, principalmente,
razão entre bandas. Esta última tende a realçar algumas feições na cena, degradando outras. Sua
função geralmente está associada a maximizar diferenças espectrais para feições distintas ou
minimizar diferenças espectrais para as mesmas feições.

Análise por componentes principais: é uma técnica (ou transformação) utilizada para
reduzir a dimensionalidade dos dados de sensoriamento remoto. Apesar de pouco utilizada em
estudos ambientais, devido principalmente à dificuldade de interpretação de seus resultados, tem
grande potencial para o processamento de imagens multiespectrais. Sua função é remover a
correlação entre as bandas espectrais através de uma transformação matemática, definindo os
principais componentes em uma nuvem de dados. Assim, podem ser criadas ‘imagens PC’,
contendo informações comuns às bandas originais.

31

1.4. Alguns Recursos Disponíveis na Internet
http://www.earth.nasa.gov - O site da NASA: obrigatório.
http://www.research.umbc.edu/~tbenja1/umbc7/ - Uma iniciativa educacional da ASPRS com
apoio da NASA/NCGIA/ISPRS. Fotointerpretação, fotogrametria, sensoriamento remoto em meio
ambiente, processamento digital de imagens, aplicações.
http://www.asprs.org - Site da American Society for Photogrammetry & Remote Sensing,
incluindo uma seção de publicações.
http://dynamo.ecn.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/
processamento de imagens.

-

Software

de

domínio

público

para

http://www.inpe.br - Página do INPE: software (Spring), produtos, serviços, centros de pesquisa
e grandes projetos.
http://www.dpi.inpe.br/spring/ - Página do Spring, software gratuito com funções de
processamento de imagens, análise espacial, modelagem numérica de terreno e consulta a
bancos de dados espaciais. Download do software e acesso a manuais, tutoriais, exemplos de
aplicações e banco de dados.
http://www.esdim.noaa.gov/NOAA-Catalog/ - Extenso catálogo com metadados administrados
pela US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).
http://www.eorc.nasda.go.jp/ - Site da National Space Development Agency (NASDA) / Earth
Observation Research Center (EORC), agência japonesa estabelecida para desenvolver
tecnologias em Sensoriamento Remoto.
http://www.class.noaa.gov/ - Arquivo online com acesso direto aos dados dos satélites NOAA e
DMSP.
http://www.spaceimaging.com – Site da Space Imaging EOSAT, contendo dados pancromáticos,
multiespectrais e radar de alta resolução espacial.
http://www.digitalglobe.com/ - Site da Digital Globe com dados e informações sobre o satélite
QuickBird e suas imagens de alta resolução espacial.
http://www.spot.com – Site da Spot Image Corporation com dados e informações sobre a série
SPOT.
http://www.erdas.com - Empresa líder de mercado em aplicativos para processamento de
imagens.
http://www.sat.cnpm.embrapa.br/ - Site da Embrapa Monitoramento por Satélite com dados e
informações de vários satélites e sensores de Sensoriamento Remoto. Aplicações, links para
diversos sites e exemplos de imagens.

32

1.5. Pequena Lista Bibliográfica para Consultas
ANDERSON, J. R.; HARDY, E. E.; ROACH, J. T.; WITMER, R. E. A land use and land cover
classification system for use with remote sensor data. Washington: USGS, 1976. (Professional
Paper, 964).
CRÓSTA, A. P. Processamento digital de imagens de Sensoriamento Remoto. Campinas:
UNICAMP-IG, 1993. 170 p.
JENSEN, J. R. Remote sensing of the environment: an earth resource perspective. Englewood
Cliffs: Prentice Hall, 2000. 544 p.
JENSEN, J. R. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Englewood
Cliffs: Prentice-Hall, 1996. 379 p.
LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W.; CHIPMAN, J. W. Remote sensing and image interpretation.
5. ed. New York: J. Wiley & Sons, 2004. 763 p.
MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação. São
José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2001. 250 p.
NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento Remoto: princípios e aplicações. São Paulo: Edgard Blücher,
1992. 308 p.

33

2. Manipulando Imagens Digitais e
Vetores

Exercício 1 - Criando pastas para armazenar os dados do Tutorial
1. Abra o Windows Explorer a partir do menu INICIAR do Windows e crie uma pasta no disco
C com o nome Tutorial_Imagine. Em seguida, crie duas novas pastas dentro da pasta
Tutorial_Imagine, uma com o nome Dados, outra com o nome Exercicios. Você poderá
escolher outros discos e pastas para arquivar os dados, entretanto, sempre que houver
referência neste Tutorial às pastas Tutorial_Imagine, Dados e Exercicios, você deverá
substituí-las pelas pastas com os nomes que você escolheu. Evite utilizar acentos e
caracteres especiais da Língua Portuguesa no nome de pastas e arquivos para evitar
incompatibilidade dos arquivos criados com outros softwares.
2. Transfira os arquivos necessários para a realização dos exercícios para a pasta
C:/Tutorial_Imagine/Dados

Exercício 2 - Abrindo o Erdas Imagine e editando suas preferências
1. Para abrir o ERDAS IMAGINE, clique sobre o ícone correspondente na área de trabalho do
Windows,

ERDAS IMAGINE 8.7.lnk

ou abra o ERDAS IMAGINE a partir do menu INICIAR do Windows. Acesso: Iniciar | Todos
os programas | Leica Geosystems GIS & Mapping | ERDAS IMAGINE 8.7.
Se o quadro Select Viewer Type for mostrado, marque a opção Classic Viewer e depois
clique em OK. A barra de ícones do ERDAS IMAGINE será mostrada conforme Figura 2.1. A
quantidade de ícones presentes no painel do ERDAS IMAGINE pode variar dependendo dos
componentes que foram adquiridos pela empresa licenciada para uso do software.

Figura 2.1 – Painel de ícones do ERDAS IMAGINE

2. Acima da barra de ícones, há uma barra de menus com as seguintes opções: Session,
Main, Tools, Utilities, Help. Clique sobre cada uma dessas opções e veja o que cada uma
oferece. A opção Help, por exemplo, irá lhe oferecer auxílio para o painel de ícones, acesso a
documentação on-line e lhe informar a versão do ERDAS IMAGINE.

34

3. Na barra de menus do ERDAS IMAGINE, selecione Session | Preferences. O Editor de
Preferências (Figura 2.2) será aberto. Há muitas opções de categorias que permitem você
editar suas preferências. Você poderá clicar sobre o Help do Preferences Editor, para um
auxílio on-line sobre o Editor de Preferências, ou sobre Category Help, para auxílio sobre a
categoria que você selecionar na coluna Category.

Figura 2.2 Quadro Preference Editor com as opções da categoria User Interface & Session

4. Você irá editar a categoria User Interface & Session para definir a pasta (diretório) default
dos dados que serão utilizados neste Tutorial (Default Data Directory) e a pasta onde serão
salvos os arquivos gerados durante a realização dos exercícios (Default Output Directory).
No quadro Preference Editor, coluna Category, selecione a categoria User
Interface & Session (Figura 2.2). Na caixa Default Data Directory digite
C:/Tutorial_Imagine/Dados.
Na
caixa
Default
Output
Directory
digite
C:/Tutorial_Imagine/Exercicios. Essas pastas são as mesmas criadas no exercício
anterior, portanto, caso você tenha escolhido outros nomes ou caminhos, utilizeos ao invés dos citados. Este procedimento é muito útil, pois evita que você
fique procurando pastas para acessar e salvar os dados dos exercícios.
5. Outra opção útil no Preferences Editor | User Interface & Session é a definição
dos canais default que serão usados para abrir as imagens Landsat. As imagens
Landsat completas têm seis ou mais bandas. Em uma composição colorida
podemos apenas visualizar três bandas, cada uma atribuída a um dos três canais
que formam a imagem colorida: o vermelho (Red), o verde (Green) e o azul (Blue).
Uma composição muito usada é a banda 5 em vermelho, a banda 4 em verde e a
banda 3 em azul. Vamos definir esta composição como default, assim as imagens
Landsat com seis ou mais bandas serão inicialmente abertas nessa composição.
Preencha as linhas “6-ou-greater-Band Image Channel Default” do Preference
Editor, conforme a Figura 2.3 (círculo verde). O acesso a esta opção pode ser
feito deslocando, com o mouse, o botão deslizante indicado pela seta vermelha
na Figura 2.3. Observe também que há opções para definir a composição colorida
default para imagens com 5, 4, ou 3 bandas.

35

Figura 2.3 – Quadro Preference Editor com as opções para definir o padrão de exibição de imagens em
composições coloridas

6. Para salvar suas preferências e fechar o quadro Preference Editor clique em User
Save e em seguida em Close

36

Exercício 3 - Visualizando uma imagem
1. Clique sobre o ícone Viewer.

2. Se aparecer um quadro solicitando Select Viewer Type, marque a opção Classic Viewer e
clique em OK.
3. Um visor (Viewer) será aberto conforme Figura 2.4.

Figura 2.4 Visor onde são mostradas as imagens abertas pelo ERDAS IMAGINE.

4. Na barra de menus do visor selecione File | Open | Raster Layer.
5. O quadro “ Select Layer to Add” será mostrado. Selecione a pasta que contém o arquivo da
imagem que você deseja abrir. Se você acatou as sugestões do Exercício 1, os arquivos de
imagens utilizados neste tutorial estarão na pasta C:/Tutorial_Imagine/Dados.
6. Em Files of Type selecione a opção All Raster Extensions.(Figura 2.5, seta vermelha) O
ERDAS IMAGINE aceita diversos formatos de arquivo de imagens. Selecione All Raster
Extensions quando não souber o formato de arquivo da imagem que você deseja abrir.

37

7. Clique
sobre
o
nome
do
arquivo
de
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif (Figura 2.5).

imagens

que

vamos

abrir:

Figura 2.5 – Quadro de seleção da imagem que será aberta

8. Antes do OK, clique sobre Raster Options (Figura 2.5, seta verde,). Um quadro com opções
de apresentação da imagem será mostrado. Assinale as mesmas opções da Figura 2.6.

Figura 2.6 – Quadro Select Layer to Add com as opções de exibição de uma imagem

9. Clique em OK. A imagem será mostrada no visor (Figura 2.7).A imagem mostrada é da
banda 4 do sensor ETM+ do satélite Landsat. É uma cena da órbita/ponto 217/076 obtida

38

em
17/06/2000. No canto inferior direito é possível ver o Oceano Atlântico e o litoral dos
municípios paulistas de Guarujá e Bertioga. A mancha escura no centro da parte inferior da
imagem é a cidade de São Paulo.

Figura 2.7 – Imagem da banda 4 do sensor ETM+ do satélite Landsat, órbita/ponto 217/076,
adquirida em 17/06/2000.

10. Você pode expandir ou reduzir o visor usando os procedimentos usuais de outros aplicativos
Windows. Clique nas bordas ou vértices do visor e arraste o mouse. Para que a imagem se
ajuste ao novo tamanho do visor, clique com o botão direito do mouse sobre a imagem e
escolha a opção Fit Image to Window. Do mesmo modo, você pode acionar a função Fit
Window to Image. Nesse caso, a imagem não será ampliada ou reduzida, mas o tamanho do
visor será alterado de forma a mostrar toda a imagem.

39

Exercício 4 - Ferramentas de Zoom e Pan
1. Há vários meios para ampliar ou reduzir uma imagem apresentada em um visor (Viewer).
Você pode selecionar no menu do visor a opção View | Zoom e escolher o fator de
ampliação (zoom); mas o meio mais simples e rápido é por meio dos ícones da barra de
ícones do visor. Veja a função e como operar cada ícone. Experimente usá-los em qualquer
imagem que esteja aberta no visor.
Tabela 2.1 - Ferramentas de Zoom e Pan

Zoom in: aumenta
o tamanho da imagem com base em um fator de
zoom fixo (2 vezes). Basta clicar sobre o ícone e a imagem será
ampliada.

Zoom out: diminui o tamanho da imagem com base em um fator de zoom
fixo (2 vezes).

Zoom in: aproxima os dados da área da imagem selecionada pelo
usuário. Clique sobre o ícone na barra de ícones do visor e em seguida
clique sobre a região da imagem que você deseja aproximar. Clique
quantas vezes for necessário. Você pode ainda desenhar um retângulo
sobre a área de interesse da imagem mantendo o botão do mouse
acionado. Ao soltar o botão do mouse, a área dentro do retângulo será
ampliada e ajustada ao visor.

Zoom out: afasta os dados da área da imagem selecionada pelo usuário.
Use-o de forma semelhante à ferramenta anterior.

Pan: Desloca a imagem para uma direção selecionada pelo usuário.
Clique sobre o ícone na barra de ícones do visor. Posicione o mouse
sobre uma área da imagem. Arraste o mouse com o botão direito
pressionado para uma nova posição. A imagem é deslocada dentro do
visor.

Desabilita o mouse para as ferramentas anteriores. Basta clicar sobre
este ícone e o mouse volta a suas funções normais.

2. Há outras opções para ampliar ou reduzir a escala de visualização de uma imagem. Elas
estão no menu View do visor. No menu View escolha Scale | Scale Tool.... O quadro Frame
Scale (Figura 2.8) será mostrado com a escala de visualização da imagem. Para alterá-la
basta digitar o novo valor do denominador da escala, seguido de Enter. Clique em Apply e a
imagem será ajustada à nova escala.

40

Figura 2.8 – Quadro com a escala de visualização
da imagem aberta. Permite alterar a escala digitando
um novo valor para o denominador da escala.

3. Verifique que no mesmo menu Scale há também as opções de Fit Image to Window e Fit
Window to Image, vistos anteriormente, e ainda a opção Extent que permite ajustar ao visor
uma área retangular da imagem, definida a partir das coordenadas de seus vértices,
digitadas no teclado.
4. Explore também a opção Zoom do menu View. Por meio dela é possível ampliar ou reduzir a
imagem por um fator fixo pré-definido ou definido pelo usuário (In/Out By X).
5. Ainda no menu View, clique sobre a opção Create Magnifier (Veja observação abaixo). Um
cursor com uma área retangular em seu centro será mostrado sobre a imagem (Figura 2.9).
Clique no centro do cursor e com o botão do mouse acionado arraste o cursor para a área
que você deseja ver ampliada. Um visor auxiliar mostrará a imagem que está dentro da área
retangular do cursor ampliada. A área do cursor poderá ser alterada, assim como a área do
visor auxiliar. Amplie e reduza a área de ambos, clicando sobre seus vértices ou lados e
arrastando o mouse com o botão esquerdo acionado.
Observação: Eventualmente um quadro com o título Approximate Statistics pode ser
apresentado quando a opção Create Magnifier é acionada. Nesse caso espere a barra de
progresso da tarefa atingir 100% e clique em OK.

Figura 2.9 – Exemplo de uso da ferramenta Magnifier do ERDAS IMAGINE.

41

Exercício 5 - Empilhando camadas de imagens
1. Abra um novo visor clicando no ícone Viewer da barra de ícones do ERDAS IMAGINE.
2. No menu File do Viewer selecione Open | Raster Layer
3. No
quadro
Select
Layer
to
Add,
navegue
até
a
pasta
C:/Tutorial_Imagine/Dados/campinas_etm (Figura 2.10). Observe que há oito imagens com
extensão img (formato padrão do ERDAS IMAGINE para imagens). Estas imagens são da
mesma cena, data e sensor da imagem usada anteriormente, porém elas foram recortadas
para abrangerem apenas o município de Campinas e vizinhanças. São oito imagens, uma para
cada banda do sensor ETM+ do satélite Landsat, identificadas pela numeração após o
nome.

Figura 2.10 – Quadro mostrando as imagens disponíveis de oito bandas do
sensor ETM+ do satélite Landsat 7.

4. É possível empilhar essas imagens em apenas um arquivo, o que permitirá, inclusive, abri-las
em uma composição colorida no ERDAS IMAGINE.
5. Clique sobre o ícone Interpreter na barra de ícones do ERDAS IMAGINE . Em seguida
selecione Utilities | Layer Stack. O quadro Layer Selection and Stacking será mostrado
(Figura 2.11).
6. Em Input file navegue até a pasta C:/Tutorial_Imagine/Dados/campinas_etm, selecione a
imagem correspondente à banda 1 (campinas_b1.img) e clique OK. Volte ao quadro Layer
Selection and Stacking e clique sobre Add. O caminho para a imagem campinas_b1.img é
mostrada em uma lista no quadro. Não clique sobre OK, nem feche o quadro Layer Selection
and Stacking. Volte ao Input File e repita o procedimento para a imagem correspondente à
banda 2 (campinas_b2.img). Faça o mesmo para as imagens das demais bandas, até a banda

42

8. Todas as imagens adicionadas serão mostradas em uma caixa abaixo do Input File. É
importante que você introduza as imagens em ordem crescente de bandas para que o ERDAS
IMAGINE consiga interpretar corretamente as bandas introduzidas. Qualquer erro você pode
selecionar a imagem introduzida indevidamente e acionar o botão Clear.
7. Após a introdução de todas as imagens, selecione em Output File uma pasta para salvar o
arquivo que irá resultar do empilhamento das imagens. Também dê um nome para esse
arquivo. A sugestão é salvar na pasta C:/Tutorial_Imagine/Exercicios com o
nome
campinas_20000617.img. Preencha os demais dados do quadro Layer Selection and Stacking
com as opções da Figura 2.11. A opção Intersection em Output Options significa que, da
imagem empilhada, apenas farão parte as áreas comuns a todas as bandas. Clique OK. Será
mostrada uma barra de progresso da tarefa. Quando a tarefa estiver completa, clique em
OK. A imagem empilhada já pode ser visualizada.

Figura 2.11 – Quadro que permite escolher as imagens que serão
empilhadas pela ferramenta Layer Stack

43

Exercício 6 - Visualizando uma imagem empilhada
1. Abra um novo visor (Viewer) . Na barra de menus do visor selecione File | Open | Raster
Layer.
2. O quadro Select Layer to Add será mostrado. Navegue até a pasta onde você salvou a
imagem empilhada e selecione-a. Antes do OK, clique sobre Raster Options. Selecione True
Color na caixa Display as. Caso você tenha definido corretamente suas preferências no
Exercício 2 o padrão default para exibição de imagens coloridas do Landsat será Red: 5;
Green: 4; Blue: 3. Caso não seja essa a composição apresentada, altere-a. Clique em OK e
a imagem será mostrada na tela em composição colorida RGB (figura 2.12). Esta é uma
composição dita "falsa cor" . As cores dos objetos na cena não correspondem às suas
cores reais. Nessa composição, o asfalto e áreas urbanas são mostrados em tons de violeta
e lilás. As áreas com vegetação, em tons de verde; a água, em tons de azul forte ou
mesmo preto; o solo exposto, em tons de rosa e magenta.

Figura 2.12 – Imagem do município de Campinas e vizinhanças em composição colorida com as bandas
5, 4 e 3 do sensor ETM+ do satélite Landsat7.

44

3. Você pode alterar a composição colorida ou mesmo as bandas que a formam. No menu
Raster do Viewer selecione Band Combinations. O quadro Set Layer Combinations (Figura
2.13) será aberto, permitindo alterar as bandas exibidas para R, G e B através das pequenas
setas exibidas ao lado do número das caixas com o nome e número das bandas (camadas).
Faça algumas alterações e veja o resultado. Escolha, por exemplo, 4 para R, 5 para G e 3
para B. São as mesmas bandas da composição anterior, porém com cores diferentes. Nesta
composição a vegetação é mostrada em tons de vermelho e laranja e permite uma melhor
discriminação dos diferentes tipos de vegetação.

Figura 2.13 – Quadro que permite alterações na combinação de bandas para exibição
de uma imagem colorida.

4. Experimente atribuir a banda 1 para B, a banda 2 para G e a banda 3 para R. Nesta
composição, os objetos da cena apresentam uma cor bem próxima da cor natural, já que os
sensores das bandas 1, 2 e 3 captam a radiação refletida em faixas do espectro visível, as
mesmas faixas do espectro eletromagnético que ao atingirem o olho humano formam as
cores azul, verde e vermelho, respectivamente.

45

Exercício 7 - Obtendo informações sobre uma imagem
1. Abra campinas_b8. O acesso é: C:/Tutorial_Imagine/Dados/campinas_etm/campinas_b8.img.
2. Selecione Utility | Layer Info... na barra de menus do Viewer. Ou acione o ícone

.

3. O quadro ImageInfo (Figura 2.14) é apresentado. O acesso às informações pode ser feito
pelo menu do próprio quadro, que oferece as seguintes opções: General, Projection,
Histogram, Pixel Data. Clicando em General serão apresentadas as informações gerais do
arquivo, da camada, do mapa e da projeção, além de informações estatísticas. Verifique o
tamanho do pixel da imagem (Pixel Size): 14,25 m X 14,25 m, que corresponde a resolução
espacial da imagem. Na opção Projection você poderá ver informações sobre a projeção
cartográfica utilizada; em Histogram, o histograma da camada selecionada (quantidade de
pixels versus valor dos pixels); em Pixel Data é apresentada uma matriz com os valores de
cada pixel da camada. No caso de uma imagem com múltiplas camadas você pode escolher a
camada para a qual deseja as informações. A mudança de camadas é feita pela caixa Layer
existente na barra de ícones do quadro ImageInfo. O tamanho do pixel apresentado no
quadro de informações de uma imagem com camadas múltiplas é sempre o da camada com
o menor tamanho de pixel, portanto, nem sempre corresponde ao tamanho do pixel da
camada para a qual foi solicitada a informação.

Figura 2.14 - Quadro ImageInfo apresentando informações gerais sobre a imagem campinas_b8.img e seu
respectivo histograma.

46

Exercício 8 - Tomando medidas sobre uma imagem
1.

Com
a
imagem
campinas_20000617.img
aberta
(C:/Tutorial_Imagine/Dados/
campinas_20000617.img), clique em Utility | Measurement na barra de menus do Viewer
ou clique no ícone
, presente na barra de ícones do visor.

2.

O quadro Measurement Tool for Viewer será mostrado (Figura 2.15).

3.

Para tomar medidas,
clique
sobre um dos ícones do lado esquerdo do quadro
Measurement Tool for Viewer. Veja, na Tabela 2.2, as funções e como utilizar cada ícone.
Antes porém, você deverá especificar no mesmo quadro as unidades para medidas lineares
(metro, polegada, etc.), medidas de área (hectare, metro quadrado, etc.) e de coordenadas
(do mapa, latitude/longitude, UTM, etc.). Todas as medidas efetuadas serão apresentadas
na coluna Measurement Description. A Figura 2.15 já apresenta a descrição e algumas
medidas feitas sobre a imagem.

Figura 2.15 - Quadro com as ferramentas para medidas e a tabela descritiva das medidas
efetuadas.

3. As medidas feitas podem ser impressas (ícone impressora) ou salvas (ícone disquete) em um
arquivo com extensão *.mes.

47

Tabela 2.2 - Função
ERDAS IMAGINE

Ícone

e modo de utilização das ferramentas de medida do

Função e modo de utilização
Apresenta as coordenadas
de pontos da imagem. Clique no local
desejado sobre a imagem. As coordenadas serão apresentadas .

Usado para medir comprimentos de linhas. As linhas são compostas
por segmentos de retas. Para desenhar um segmento de reta sobre a
imagem, basta clicar no seu ponto inicial e arrastar o mouse com o
botão pressionado até o seu ponto final, clicar uma vez e iniciar o
segundo segmento de reta e assim por diante até o final do último
segmento de reta quando você deverá clicar duas vezes. O desenho de
linhas e outras figuras da ferramenta Measurement não é definitivo;
ele apenas é apresentado enquanto você está realizando as medidas.
Se a linha é composta por apenas um segmento de reta, além do
comprimento, é apresentado o azimute da linha. Para linhas formadas
por dois segmentos de reta, o ângulo entre os dois segmentos também
é apresentado.

Usado para medir áreas e perímetros. Para desenhar o polígono sobre a
imagem clique no ponto correspondente ao primeiro vértice do
polígono, arraste o mouse com o botão pressionado e clique no ponto
do segundo vértice e assim até o último vértice, quando você deverá
clicar duas vezes para que o polígono seja fechado.

Usado para medir áreas e perímetros de retângulos. Clique no vértice
superior esquerdo do retângulo,
arraste o mouse com o botão
pressionado até o vértice inferior direito. Solte o botão do mouse. O
retângulo será desenhado e sua área apresentada.

Usado para medir áreas de elipses (inclusive círculos). Posicione o
mouse no ponto central da elipse e arraste-o com o botão pressionado.
A elipse começa a ser desenhada. Quando estiver com a forma e
tamanho desejados, basta soltar o botão do mouse.

Calcula o raio de objetos cilíndricos. Para isto, basta desenhar dois
segmentos de retas paralelos, cuja distância entre eles corresponderia
ao diâmetro da base do suposto cilindro. Desenhe o primeiro segmento
de reta (dê um clique para iniciar, arraste o mouse e dê dois cliques
para terminar). Em seguida, desenhe o segundo segmento pelo mesmo
processo, procurando deixá-lo paralelo ao primeiro. Caso o segundo
segmento não fique exatamente paralelo ao primeiro, a correção do
paralelismo é feita automaticamente, tomando como referência o ponto
inicial do segundo segmento. O raio do suposto cilindro, ou a metade
da distância entre as duas linhas paralelas é mostrado .
Continua...

48

Tabela 2.2 - Função
ERDAS IMAGINE

Ícone

e modo de utilização das ferramentas de medida do

Função e modo de utilização
Ferramenta Crescimento de Regiões. A partir de um ponto de origem
definido
pelo usuário, pixels são selecionados automaticamente,
segundo critérios também definidos pelo usuário, compondo um
polígono. Para definir o ponto de origem, denominado semente, basta
clicar sobre o ícone e em seguida no local escolhido sobre a imagem.
Um quadro de diálogo é aberto permitindo a escolha de critérios para a
ferramenta.

Cadeado aberto: toma apenas uma medida por ferramenta selecionada.
Cadeado fechado: toma múltiplas medidas com a mesma ferramenta.
Clique sobre o ícone para abrir ou fechar o cadeado.

Permite criar uma camada de anotações sobre a imagem. As feições
medidas são adicionadas à camada, bem como a uma caixa de texto
contendo as medidas efetuadas. A camada criada pode ser salva (Save
Annotation Layer) e usada com outra imagem. Para ativar e desativar a
ferramenta, clique sobre o ícone.

Apaga a representação gráfica da última medida efetuada. Para apagar
a medida no quadro Measurement Tool, clique sobre a linha da medida
desejada e selecione Delete Selection.

Desabilita o cursor (ponteiro do mouse) para uma medida. Após tomar
as medidas necessárias,
clique sobre o ícone. O mouse,
antes
habilitado para tomar medidas, volta a suas funções normais.

49

Exercício 9 - Definindo áreas de interesse (AOI)

1.

Abra novamente a imagem p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif.

2.

Na barra de menus do visor selecione AOI | Tools. Uma caixa de ferramentas AOI será
mostrada conforme Figura 2.16. As ferramentas AOI permitem definir uma área de
interesse (area of interest ou AOI) sobre uma imagem.

3.

Na caixa de ferramentas AOI clique sobre o retângulo

4.

Escolha uma área da figura de seu interesse. Pode ser a cidade de São Paulo,
por exemplo, que se destaca bastante na imagem. Clique sobre um ponto da
imagem e com o botão do mouse acionado desenhe sua área de interesse
arrastando o mouse.
Ao soltar o botão do mouse, um retângulo estará
desenhado sobre a imagem (Figura 2.16). Você poderá expandir ou reduzir esta
área, clicando e arrastando sobre os pontos de expansão do retângulo (vértices
e ponto médio dos lados, ou deslocar o retângulo sobre a imagem, clicando
sobre seu centro e arrastando o mouse com o botão acionado.

Figura 2.16 – Caixa de ferramentas AOI
imagem utilizando a ferramenta retângulo.

.

e exemplo de delimitação de uma área de interesse

sobre uma

5. Você pode alterar o estilo de apresentação de uma AOI. No menu AOI do Viewer selecione
AOI | Styles. O quadro AOI Styles é aberto e você pode escolher a espessura (Thickness) e
a cor das linhas que delimitam a AOI. Experimente as opções assinaladas no quadro da Figura
2.17. Após clicar em Apply, as margens do retângulo ficarão com as cores amarelo e
vermelho e uma espessura que o destacará facilmente na imagem. Logicamente, se o
vermelho e o amarelo predominarem em uma imagem, é melhor escolher outras cores. Você

50

ainda pode marcar a opção Fill e escolher a cor de preenchimento (Fill Color) e todo o
retângulo ficará preenchido com a cor que você escolher. Experimente diferentes opções e
veja os efeitos.

Figura 2.17 – Quadro que permite alterar o estilo de
marcação de uma AOI.

6. A caixa de ferramentas AOI possui outras ferramentas que você poderá utilizar para marcar
áreas de interesse. Desloque o mouse sobre os ícones e veja a função de cada ferramenta
descrita no rodapé do visor. Há opções para desenho de elipses/círculos, polígonos, linhas e
pontos, como também ferramentas para cortar, colar, reformatar, agrupar e desagrupar AOI.
7.

Experimente usar outras ferramentas (polígonos, elipses, etc.) para desenhar uma AOI.
Alguns ícones da caixa de ferramentas AOI são os mesmos das ferramentas de medidas
(Measurement) e você poderá utilizá-los de maneira semelhante (Veja Exercício 8).

8. A seleção de uma ou mais AOI desenhadas pode ser feita com a ferramenta de seleção de
área (retângulo tracejado). Todos as AOI que estiverem dentro de uma área marcada com
esta ferramenta serão selecionadas. A seleção de várias AOI pode ainda ser feita por meio de
cliques com a tecla Shift acionada. Para selecionar apenas uma AOI, basta clicar uma vez em
seu centro. Para apagar uma AOI, selecione a AOI desejada e depois clique sobre a
ferramenta cujo ícone é uma tesoura.
9. Clique duas vezes sobre qualquer figura desenhada com as ferramentas AOI. Um quadro
será aberto apresentando informações sobre a figura, como área e perímetro, coordenadas
dos vértices, do centro, etc. Você pode ainda fornecer um nome para a AOI ou mesmo
descrevê-la (Figura 2.18).

51

Figura 2.18 – Quadro com as propriedades de uma área de
interesse (AOI) desenhada sobre uma imagem.

10. Para salvar as AOI desenhadas sobre a imagem, clique em File no menu do visor e selecione
Save AOI layer as. Um quadro será aberto permitindo a escolha da pasta e a atribuição de um
nome ao arquivo, que irá assumir a extensão aoi.
11. Para abrir um arquivo AOI que foi salvo, acesse o menu File do visor e selecione Open | AOI
Layer. Isso só é possível se houver uma imagem já aberta, no mesmo visor, que tenha área
em comum com a AOI.

52

Exercício 10 - Exibindo imagens sobrepostas
1.

Abra
um
novo
visor
(Viewer)
e
em
seguida
abra
a
imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif. Porém, antes do OK para exibir a imagem, clique em
Raster Options e desmarque a caixa de checagem da opção Clear Display e ative a opção
Fit to Frame.

2.

No mesmo visor, abra a imagem campinas_etm.img e desmarque a caixa de checagem Clear
Display. Não ative a opção Fit to Frame.

3.

As duas imagens são apresentadas na tela , uma sobreposta a outra (Figura 2.19).

Figura 2.19 – Imagens sobrepostas
sobreposição das imagens

e o quadro Arrange Layers, que permite exibir e

alterar a ordem de

4.

Para mudar a ordem de apresentação das imagens, na barra de menus do visor
clique View |Arrange Layers; ou simplesmente clique com o botão direito sobre
a imagem e escolha Arrange Layer.

5.

A ordem de sobreposição atual de imagens no visor é apresentada no quadro Arrange
Layers Viewer. Veja a Figura 2.19. A imagem campinas_etm.img está sobreposta à imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif.

6.

Para alterar a ordem de exibição das imagens no visor, clique sobre a caixa da imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif existente no quadro Arrange Layer Viewer e arraste-a
para
a
posição
superior
do
quadro.
Clique
em
Apply.
A
imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif aparecerá sobreposta à imagem campinas_etm.img
no visor. Logicamente, a imagem p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif, por abranger uma
área maior, cobrirá totalmente a imagem campinas_etm.img.

53

7.

Você pode descobrir parcialmente uma imagem sobreposta através da opção Swipe. Volte
as
imagens
na
posição
inicial:
campinas_etm.img
sobre
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif. Amplie a área onde as imagens estão sobrepostas.
No menu do visor onde estão abertas as imagens, clique Utility e selecione Swipe. O
quadro Viewer Swipe é aberto (Figura 2.20).
Clique e arraste o botão que está sobre a
barra 0 .... 100 . A imagem que está em posição superior começa a desaparecer, revelando
a que está em posição inferior. De forma semelhante você ainda pode usar a opção Blend do
menu Utility. Esta ferramenta permite aplicar uma transparência na imagem que está na
posição superior, permitindo ver feições da imagem que está na posição inferior. O grau de
transparência é controlado por um botão que desliza sobre uma barra de 0 a 100

8.

Para fechar uma das imagens sobrepostas, clique sobre sua caixa no quadro Arrange Layer
Viewer com o botão direito do mouse. Selecione Delete Layer e clique em Apply.

Figura 2.20 - Exemplo de utilização da ferramenta Swipe que permite descobrir parcialmente imagens sobrepostas.

54

Exercício 11 - Recortando uma imagem
1. A imagem p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif, utilizada no exercício anterior, é uma cena
do Landsat e abrange uma área geográfica bem grande. Pode-se recortá-la e trabalhar com
apenas parte dela, a área de interesse. A área de interesse de uma imagem pode ser
delimitada pelas ferramentas AOI vistas anteriormente. No momento, será utilizada uma área
retangular já delimitada, onde encontra-se o município de Campinas. Esta área é a mesma
utilizada para delimitar a imagem campinas_20000617.img.
2. Abra novamente a imagem p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif e acione a opção Fit Image
to Window. No mesmo visor da imagem, clique no menu File e selecione Open | AOI
Layer.... No quadro
Select Layer to Add, navegue até a pasta dados do Tutorial
(C:Tutorial_Imaginedados) e abra o arquivo aoi_recorte.aoi (Figura 2.21). Clique em OK e
um retângulo tracejado será desenhado sobre a imagem. O município de Campinas está
dentro desse retângulo. (Figura 2.22).

Figura 2.21 – Quadro Select Layer to Add, mostrando o arquivo AOI que
deverá ser aberto

3. Na barra de ícones do ERDAS IMAGINE clique sobre o ícone DataPrep e selecione a opção
Subset Imagem
4. O quadro Subset será aberto conforme Figura 2.23. Em Input File, navegue até a pasta
C:/Tutorial_Imagine/Dados
e
selecione
a
imagem:
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif.
Em Output File, navegue até a
pasta
C:/Tutorial_Imagine/Exercicios e dê um nome para o recorte da imagem:
campinas_b4.img. As coordenadas dos vértices (corners) do recorte podem ser fornecidas
pelo teclado, mas neste caso será utilizada uma área pré-definida e o preenchimento desse
campo será automático. Preencha o restante do quadro conforme Figura 2.23 e depois
clique na caixa AOI, na parte inferior do quadro.

55

Figura 2.22 – Imagem com uma área de interesse (AOI) demarcada.

Figura 2.23 – Quadro da ferramenta Subset, usada para recortar uma imagem e quadro Choose AOI que permite
escolher o arquivo AOI que será usado no recorte.

56

5. O quadro Choose AOI será aberto (Figura 2.23) permitindo escolher a área (AOI) que será
usada para recorte. Se a AOI ainda estiver aberta sobre a imagem, selecione-a clicando em
seu centro e em seguida marque a opção Viewer no quadro Choose AOI. Caso contrário,
marque a opção AOI File e navegue até a pasta onde encontra-se o arquivo aoi_recorte.aoi:
C:/Tutorial_Imagine/Dados. Clique em OK e as coordenadas dos vértices do AOI serão
automaticamente transferidas para o quadro Subset.
6. Clique OK no quadro Subset e o processo de recorte da imagem será iniciado. Quando a
barra de progresso da tarefa atingir 100% clique em OK. O recorte já estará disponível para
ser visualizado na pasta em que foi salvo.
7. Há outras opções para definir uma área para recorte de uma imagem. Você pode definir a
área de recorte utilizando a ferramenta Inquire Box. Selecione Utility | Inquire Box. Um
retângulo é desenhado sobre a imagem (Figura 2.24). Se você clicar e arrastar sobre um dos
lados ou vértices do retângulo, você ampliará ou reduzirá seu tamanho. Se você clicar
dentro da área delimitada pelo retângulo, poderá arrastá-lo com o mouse para qualquer local
da imagem. Delimite a sua área de interesse por meio dessa ferramenta. Em seguida volte ao
quadro Subset, preencha os campos Input e Output File e clique sobre o botão From Inquire
Box.

Figura 2.24 – Exemplo de uma Inquire Box
sobre uma imagem.

delimitada

8. Você ainda pode introduzir pelo teclado as coordenadas dos vértices da área que será usada
para recorte. O ERDAS IMAGINE exige que você forneça as coordenadas dos quatro vértices
(Four corners) ou apenas de dois vértices (Two corners): o superior esquerdo (ULX, ULY) e o
inferior direito (LRX, LRY). Lembre-se que as coordenadas de qualquer ponto da imagem são
apresentadas no rodapé do visor (Viewer) à medida que você desloca o mouse sobre a
imagem.

57

Exercício 12 - Alterando a projeção e datum de uma imagem
1.

Abra a imagem campinas_20000617.img

2.

No menu do visor selecione Utility | Layer Info.

3.

Observe em Projection Info que a imagem está em projeção UTM, Fuso 23, Esferóide e
Datum WGS 84. (Figura 2.25)

Figura
2.25
–
Quadro
campinas_20000617.img

informativo

da

imagem

4.

Para alterar a projeção e/ou datum da imagem, clique no ícone DataPrep da barra de menus
do ERDAS IMAGINE.

5.

Selecione Reproject Images. O quadro Reproject Images é exibido (Figura 2.26) . Em Input
File acesse a imagem campinas_20000617.img. Em Output File escolha uma pasta para
salvar a imagem de saída: campinas_20000617_sad.img.

6.

O datum do sistema de projeção da imagem será alterado de WGS84 para o SAD69. Em
Output Projection, clique sobre o pequeno globo, indicado por uma seta vermelha na Figura
2.26.

58

O ERDAS IMAGINE
oferece uma
série de categorias de projeções pré-definidas
usadas globalmente ou para determinados
países. Caso você queira utilizar uma delas,
basta selecionar uma categoria (UTM WGS84
South, por exemplo) e depois uma Projeção
(Projection) dentro da categoria escolhida
(UTM Zone 23 Range 48-42W, por exemplo).
Não há
na versão original do ERDAS
IMAGINE uma categoria Brazil com as
projeções e datuns normalmente utilizados
no Brasil, a menos que alguém já a tenha
criado.
Na etapa seguinte, será criada uma
categoria Brazil e incluída a projeção que será
utilizada no exercício.

Figura 2.26 – Quadro Reproject Images.
Permite escolher a projeção da imagem de
saída.

7. O quadro Projection Chooser é aberto conforme Figura 2.27. Clique em Custom (Figura
2.27, seta verde) e acesse os menus para preencher as caixas Projection Type, Spheroid
Name, ... exatamente como estão na Figura 2.27. Há muitos tipos de projeção que podem
ser escolhidos. Escolha a Projeção UTM, o datum SAD69 (Brazil) e o fuso 23, onde está
situado o município de Campinas.

Figura 2.27 – Quadro utilizado para escolher ou editar uma projeção

8. Clique em Save. No quadro Save Projection, defina um nome para a Projeção e uma
categoria. Salve com um nome que você possa facilmente identificar a projeção
posteriormente. Você pode aceitar a sugestão apresentada na Figura 2.28: Nome da
Projeção: UTM_SAD69_Fuso 23 e categoria Brazil.

59

Figura 2.28 – Quadro para salvar uma
projeção editada

9. Após clicar em OK, caso a categoria Brazil ainda não esteja definida, aparecerá uma
mensagem perguntando se você deseja criar uma nova categoria: “The projection category
Brazil does not exist. Do you wish to create a new category with this name to save the item
UTM_SAD69_Fuso23? “ Clique em Sim. O quadro Input File será aberto. Digite novamente o
nome da categoria a ser criada (Brazil), seguido de Enter e clique em OK.

Figura 2.29 – Quadro que permite definir uma
nova categoria de projeções no ERDAS
IMAGINE

10. Clique OK no quadro Save Projection e OK no quadro Projection Chooser. É possível que o
quadro Projection Chooser esteja mostrando outra projeção/datum. Não há problema.
11. Volte ao quadro Reproject Images e veja se a categoria e projeção que você definiu estão
respectivamente nas caixas Categories e Projection (Figura 2.30 ). Caso contrário, acesse o
menu dessas caixas, procure e selecione a categoria e a projeção que você definiu. Esta
projeção fica gravada em um arquivo no computador, portanto, para um trabalho futuro que
utilize a mesma projeção, datum e fuso ela não mais precisará ser criada, bastando acessá-la
pelos menus do quadro Reproject Images.
12. Preencha as demais informações do quadro Reproject Images conforme a Figura 2.30.
13. Clique OK no quadro Reproject Images e a imagem reprojetada será criada e salva no arquivo
de saída que você especificou.
14. Abra a imagem reprojetada e acesse seu quadro informativo (Utility | Layer Info) e confirme
se a imagem realmente foi reprojetada para a projeção desejada (Figura 2.30)

60

Figura 2.30 – Quadro com as informações necessárias para reprojetar a imagem do exercício e o aspecto da quadro
informativo da imagem após a reprojeção. Observe a alteração no item Projection Info.

61

Exercício

13

-

Exibindo

duas

imagens

simultaneamente

e

estabelecendo uma ligação entre elas
1. Feche todos os visores abertos na tela.
2. Abra um novo visor.
3. Na barra de menus do visor clique em View | Split. Escolha vertical ou horizontal e veja o
efeito na tela.
4. Dois visores serão apresentados ao mesmo tempo na tela do monitor de vídeo. A ferramenta
é útil para mostrar duas imagens ao mesmo tempo na tela do monitor. Cada visor poderá ser
subdividido pelo mesmo processo ou pode-se escolher a opção View | Split | Split..., que
possibilita escolher o número de janelas visíveis na tela.

Figura 2.31 – Resultado do uso da ferramenta Split Vertical em um visor Viewer.

5. Feche novamente todos os visores abertos.
6. Também é possível, quando dois ou mais visores (Viewers) estão abertos, arranjá-las de
modo que não ocorram sobreposições entre eles na tela do monitor de vídeo. Abra um visor
com a imagem campinas_20000617.img. Em seguida, em um novo Viewer, abra a imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif. No menu principal do ERDAS IMAGINE ( logo acima
da barra de ícones) selecione Session | Tile Viewers. Os dois visores serão ajustados na tela
do vídeo.

62

7. No visor onde está aberta a imagem campinas_20000617.img, clique sobre o ícone +,
indicado por uma seta vermelha na Figura 2.32. Um cursor será mostrado sobre a imagem,
assim como um quadro com informações sobre o pixel onde o cursor está posicionado.
8. Clique com o botão direito sobre a imagem campinas_20000617.img. Um menu será aberto
(Figura 2.32, seta amarela). Selecione Geo Link/Unlink.

Figura 2.32 – Exibição simultânea de duas imagens na tela do monitor de vídeo. A primeira imagem apresenta
um cursor. O pequeno quadro na parte superior direita da figura apresenta informações do pixel sobre o qual o
cursor está posicionado.

9. O quadro Link/Unlink Instructions será mostrado (Figura 2.33). O ponteiro do mouse assumirá
a forma
indicada pela seta verde na
Figura 2.33. Clique sobre a imagem
p219r076_7t20000617_z23_nn40.tif. Um cursor e um retângulo serão mostrados sobre esta
imagem. A área geográfica dentro do retângulo corresponde a mesma área geográfica da
imagem campinas_20000617.img exibida no outro visor. Os cursores de ambas as imagens
também estarão posicionados sobre o mesmo ponto geográfico. Movimente o cursor em uma
das imagens (clique no seu centro e arraste o mouse). Você verá que o cursor da outra
imagem também movimenta-se, sempre mostrando a mesma localização geográfica em
ambas as imagens (Figura 2.34).

63

Figura 2.33 – Quadro com as instruções para estabelecer um link entre duas
imagens

9. Caso não seja possível o link entre as imagens, o ponteiro do mouse assumirá a forma
indicada pela seta amarela na Figura 2.33. Isto acontece normalmente quando as imagens
exibidas não têm áreas geográficas em comum, ou uma das imagens não tem ou possui
erros em seu sistema de coordenadas.
10. Para desfazer o link entre as duas imagens clique novamente em Geo Link/Unlink. Passe o
mouse sobre ambas as imagens. Em uma delas o ponteiro do mouse assumirá a forma Unlink
(seta vermelha da Figura 2.33). Com o mouse sobre esta mesma imagem, pressione seu
botão. O link estará desfeito.

Figura 2.34 – Tela exibindo duas imagens com link entre elas.

64

Exercício 14 - Usando as opções
(Raster Options)

para exibição de uma imagem

Ao abrir uma imagem, quando Raster Options é clicado, são mostradas uma série de opções
dispostas em menus ou caixas de checagem que você pode escolher ou ativar. Algumas delas já
foram usadas em exercícios anteriores. Veja o que cada opção pode oferecer:
Orient Image to Map System: quando sua caixa de checagem está ativada (com um x), o
visor exibirá a imagem de acordo com o sistema de coordenadas geográficas associado ao
arquivo da imagem, com o norte apontando sempre para a parte superior da tela. Quando a
caixa está desativada, o visor exibirá a imagem segundo o sistema de coordenadas da
imagem (número de colunas e linhas) com o ponto (0,0) ocupando sempre o vértice superior
esquerdo da imagem. Quando a exibição da imagem em coordenadas da imagem e em
coordenadas geográficas é coincidente, o ERDAS IMAGINE apresenta a caixa de checagem
ativada e não permite sua desativação.
Clear Display (Limpar Exibição): se sua caixa de checagem estiver ativada e uma nova
imagem for carregada, a imagem corrente será removida do visor. Desative a caixa de
checagem quando quiser sobrepor imagens.
Set Viewer Extent: usado para exibir apenas parte da imagem. Permite você especificar as
coordenadas do vértice superior esquerdo e do vértice inferior direito da porção da imagem
a ser exibida. Um quadro é aberto para a introdução das coordenadas.
Fit to Frame: com a caixa de checagem ativada, a imagem é aumentada ou reduzida para
ajustar-se ao tamanho da janela do visor.
Data Scaling: uma ampliação de contraste é executada na imagem antes que ela seja exibida
na tela. A ampliação de contraste altera o valor atribuído a cada pixel da imagem, porém
este valor é alterado apenas para exibição na tela. Os valores de arquivo da imagem não
são alterados. A ampliação de contraste é aplicada para os valores entre duas vezes o
desvio padrão abaixo e acima da média. A faixa de valores dentro desse intervalo é
redistribuída para ocupar toda a faixa de valores disponíveis (0 a 255 no caso de imagens
com 8 bits). Se desejar que o contraste seja aplicado para uma outra faixa de valores, a
caixa do Data Scaling deverá ser ativada. Veja na Figura 2.6 a faixa default em que o
contraste é aplicado no ERDAS IMAGINE.
Background Transparent: o fundo da imagem ou de qualquer outro arquivo matricial torna-se
transparente quando esta opção é ativada.
Zoom by: se a opção Fit to Frame estiver desativada, você poderá entrar com a razão de
zoom para a imagem e ela será mostrada ampliada no visor. A ampliação poderá ser de 2X,
4X ou mais.
Using: permite escolher o método de reamostragem que será usado quando a imagem for
ampliada. A nova imagem, resultante da ampliação, tem os valores de seus pixels
recalculados por meio de um algoritmo. Os principais algoritmos de reamostragem são:

65

•

Vizinho mais próximo (Nearest Neighbor): o valor de um pixel da imagem resultante é
igual ao valor do pixel da imagem original que está mais próximo do centro do novo pixel
(CRÓSTA, 1993). Principal desvantagem: os valores dos pixels se repetem formando
uma imagem visualmente com pouca estética (CRÓSTA, 1993). Principal vantagem:
transfere os valores originais dos pixels sem efetuar qualquer média entre eles. Ideal
para imagens que serão classificadas ou arquivos de imagens temáticas de dados
qualitativos (nominais
ou ordinais) ou dados quantitativos (intervalos ou razões)
(ERDAS, 1999a).

•

Interpolação bilinear (Bilinear Interpolation): toma por base os valores dos quatro pixels
vizinhos mais próximos do centro do novo pixel, calculando uma média ponderada pelas
distâncias dos centros desses quatro vizinhos ao centro do novo pixel (CRÓSTA, 1993).
Principais desvantagens: valores de DN dos pixels são alterados, as feições de bordas
da imagem original podem ser suavizadas, perdendo contraste (CRÓSTA, 1993).
Principais
vantagens: imagens com melhor qualidade visual,
imagem mais
espacialmente acurada do que a resultante do algoritmo vizinho mais próximo (ERDAS,
1999a).

•

Convolução cúbica (Cubic Convolution): baseia-se no ajuste de uma superfície polinomial
de terceiro grau (bidimensional) à região circundando o pixel em questão. Neste caso, os
16 vizinhos mais próximos são usados para determinar o valor do novo pixel (CRÓSTA,
1993). Principal vantagem: a qualidade visual da imagem é ainda melhor. Principal
desvantagem: valores de DN dos pixels são alterados.

•

Interpolação por spline bicúbico (Bicubic Spline Interpolation): este método ajusta uma
superfície por spline cúbico para os valores dos pixels da imagem. A curva ajustada
mantém os valores dos pontos conhecidos. Os novos pontos são derivados da superfície
ajustada. O método produz excelentes resultados, mas demanda um tempo de
processamento bem maior que os outros (LEICA GEOSYSTEMS, 2003).

Observação: Os algoritmos de reamostragem não são usados apenas para a exibição de uma
imagem ampliada em tela. Outras
funções do ERDAS IMAGINE, como a correção
geométrica e a fusão de imagens, utilizam os mesmos algoritmos.

FREQÜÊNCIA

FREQÜÊENCIA

maioria dos dados

0

-2s

média

+2s

255

Valores originais armazenados no arquivo da imagem

HISTOGRAMA ORIGINAL

-2s
0

média

+2s

Valores após ampliação de contraste

255

HISTOGRAMA APÓS
AMPLIAÇÃO DO CONTRASTE

Figura 2.35
Histogramas de uma imagem antes e após a ampliação de contraste. A faixa de valores
compreendida entre 2 vezes o desvio padrão abaixo e acima da média é estendida pelo ERDAS IMAGINE para
ocupar toda a faixa que o dispositivo de visualização oferece (de 0 a 255 para imagens de 8 bits). Os valores
fora desta faixa assumem o valor zero ou 255 (Modificado de ERDAS, 1999a).

66

1.

Para testar as opções de exibição de uma imagem, abra a imagem campinas_b8.img e
marque a caixa de checagem No Stretch. Em um outro visor, abra a mesma imagem sem
marcar essa caixa. Abra também a mesma imagem com a opção Data Scaling marcada. Esta
opção exibe o histograma da imagem e exige o preenchimento de um quadro com o limite
superior e inferior do intervalo onde vai haver a ampliação de contraste. Se você usar o
mesmo intervalo assinalado na Figura 2.36, os pixels com valores entre 30 e 50 assumirão
novos valores entre 0 e 255. Os pixels abaixo de 50 assumirão o valor zero e os pixels
acima de 50 assumirão o valor 255. No caso de composições coloridas, a ampliação de
contraste pode ser aplicada para as 3 bandas da composição separadamente.

2.

Veja as diferenças de contraste entre as três imagens abertas (Figura 2.37).

Figura 2.36 – Caixa para definir a faixa de valores de pixel para
ampliação do contraste. Nesse caso os valores entre 30 (min) e
50 (max) assumirão valores entre 0 e 255. A função que
relaciona os novos valores aos antigos será uma função linear.

Figura 2.37 - Imagem campinas_b8 img antes e após a ampliação de contraste. Na primeira tela não foi
aplicada ampliação de contraste (No Stretch). Na segunda tela foi aplicado o contraste padrão do ERDAS
IMAGINE, onde os valores dos pixel entre 2 vezes o desvio padrão abaixo e acima da média são estendidos
para a faixa de valores compreendida entre 0 e 255. Na terceira tela foi usada a opção Data Scaling. Os pixels
com valores entre 30 e 50 foram estendidos para a faixa de valores entre 0 e 255. Os pixels com valores fora
do intervalo 30 – 60 assumiram o valor 0 ou 255.

67

Exercício 15 - Obtendo informações sobre pixels e áreas de uma
imagem
1. As opções de alteração do contraste vistas no exercício anterior não alteram os valores
originais dos pixels da imagem. Os novos valores dos pixels são calculados apenas para a
exibição da imagem na tela
e armazenados num arquivo temporário denominado lookup
table. Os valores da lookup table são denominados LUT values.
2. Abra novamente a imagem campinas_20000617.img em uma composição colorida RGB
qualquer, sem marcar a opção No Stretch. Na barra de menus do visor selecione Utility |
Inquire Cursor.
3. Um retículo em forma de cruz é desenhado sobre a imagem e um quadro (Figura 2.38)
apresenta as informações do pixel sobre o qual o retículo está posicionado: coordenadas,
valor de arquivo e o LUT value do pixel, além da quantidade de pixels com o mesmo valor
na imagem (coluna HISTOGRAM). Este retículo também funciona como um cursor, podendo
ser deslocado sobre a imagem. Clique em seu centro e arraste-o com o mouse. O cursor
pode ser movimentado também por meio do quadro de informações, clicando sobre as setas
pretas existentes na parte inferior do quadro, ou digitando as coordenadas (X, Y) do local em
que você deseje posicioná-lo.
4. Para mudar a cor do cursor (cruz branca) selecione Utility | Inquire Color
5. Um pequeno quadro Inquiry Color será apresentado. Clicando no ícone da lista popup, uma
relação de cores será apresentada. Basta clicar sobre uma das cores e clicar em OK. O
cursor mudará de cor.
6. Para mudar de formato selecione Utility | Inquire Shape.
7. Um quadro com formatos diferentes de cursores, em forma de ícones, é apresentado.
Escolha um dos tipos, clique em Use Icon e em Apply e veja o resultado na tela. A cruz
transforma-se em setas ou círculos dependendo do formato que você escolheu. Experimente
outros tipos de formatos.
8. Você pode também obter informações sobre uma área retangular da imagem. Para
isso, selecione Utility | Inquire Box no menu do visor. Uma área retangular
(cursor de área)
é desenhada sobre a imagem e um quadro apresenta
informações sobre as coordenadas dos vértices da área. Este retângulo pode ser
deslocado, ampliado ou reduzido. Para deslocá-lo, clique em seu centro e arraste
o mouse. Para ampliar ou reduzir sua área, clique em seus vértices ou lados e
arraste o mouse. A mudança de cor da Inquire Box pode ser feita pelo próprio
quadro informativo da Inquire Box (caixa Box Color) . (Figura 2.39).

68

Figura 2.38 – Cursor de consulta (Inquire Cursor) mostrando o quadro de informações do pixel sobre o qual o
cursor está posicionado. À direita, a caixa Inquire Color que permite a alteração da cor do cursor.

Figura 2.39 – Uso da ferramenta Inquire Box para delimitar áreas retangulares sobre uma imagem; ao lado quadro
informativo dos vértices da área delimitada.

69

Exercício 16 - Visualizando um arquivo vetorial
O ERDAS IMAGINE possui um módulo que trabalha com dados vetoriais, permitindo fazer
a integração de dados matriciais (raster) com dados vetoriais. As ferramentas vetoriais do
ERDAS IMAGINE são baseadas no modelo de dados da ESRI, assim, formatos de arquivos
vetoriais normalmente utilizados no ARCGIS, como ArcInfo Vector Coverages, ESRI Shapefile e
ESRI SDE Vectors podem ser usados no ERDAS IMAGINE sem conversões. Neste exercício será
aberto um arquivo no formato Shapefile (extensão shp).
1. Abra um visor (Viewer) e selecione File | Open | Vector Layer
2. Em Select Layer to Add, altere a caixa Files of type para Shapefile (*.shp) clicando na seta à
direita da caixa.
3. Selecione o arquivo uso_cobertura_WGS.shp (Figura 2.40).

Figura 2.40 – Quadro mostrando o arquivo vetorial que será
aberto.

4. Clique OK.
5. O arquivo vetorial, um mapa de uso e cobertura das terras do município de Campinas é
mostrado na tela (Figura 2.41). As mesmas ferramentas de zoom, pan, e ajustes de tamanho
utilizadas para arquivos de imagens podem ser utilizadas para arquivos vetoriais.
6. O mapa é composto por polígonos e irá exibir os polígonos no padrão default do ERDAS
IMAGINE, geralmente com contornos em preto e preenchimento em azul. Para alterar o
padrão de visualização clique sobre Vector no menu do visor e selecione View Properties. O
quadro Properties for uso_cobertura_wgs.shp será aberto (Figura 2.42)

70

Figura 2.41 – Mapa de uso e cobertura das terras do município de
Campinas em formato vetorial

Figura 2.42 – Quadro Properties for uso_cobertura_wgs.shp que permite alterações nas propriedades de exibição
das feições vetoriais e o resultado obtido após a aplicação das novas propriedades.

71

7. Como o arquivo é composto por polígonos, clique na caixa de checagem da opção Polygon e
em All, logo abaixo de Polygon. A cor de representação dos polígonos no visor é
apresentada na caixa correspondente (seta vermelha, Figura 2.42 ). Clique no pequeno ícone
à direita dessa caixa (seta amarela, Figura 2.42) e escolha uma outra cor para representar as
feições poligonais. O ideal é utilizar cor apenas para o contorno dos polígonos e deixar seu
interior transparente. Para isso, selecione na lista de cores disponíveis a opção Outlined
black, e marque as demais opções presentes na caixa conforme a Figura 2.42.
8. Clique em Apply. O arquivo vetorial será mostrado na tela com um novo aspecto:
apenas o contorno das feições, em preto (Figura 2.42).
9. A espessura das linhas das feições também podem ser alteradas. No quadro Properties
for..uso_cobertura_wgs.shp. clique sobre a lista popup próxima à caixa All (seta amarela,
Figura 2.42) e selecione Other. O quadro Fill Style Chooser será aberto (Figura 2.43).
Clique sobre Custom (seta vermelha) e marque a caixa de checagem Auto Apply Changes
(seta amarela). Não marque a opção Use Solid Color. Marque a opção Use Outline e clique no
ícone existente próximo a esta opção (seta azul, Figura 2.43). Há uma série de cores
disponíveis para a visualização do contorno dos polígonos, entretanto, escolha Other. O
quadro Line Style Chooser será aberto.(Figura 2.44).

Figura 2.43 – Quadro usado para definir a cor de preenchimento
e de contorno das feições vetoriais

Figura 2.44 – Opções para alterações de formato, cor e espessura das linhas

72

10. Seguindo a Figura 2.44, altere a espessura das linhas (Width) para 0.50 ponto, digitando
este valor na caixa próxima a Width (seta verde) . Caso queira, também altere a cor da linha.
(seta azul). Veja também as inúmeras alternativas de estilo de linhas disponíveis (seta
vermelha). É conveniente para o próximo exercício que os polígonos não tenham
preenchimento e que as linhas de contorno fiquem em preto. O estilo das feições definidas é
mostrado na caixa no canto inferior direito do quadro (seta amarela). Para aplicar
definitivamente o novo estilo, clique em Apply e em OK e observe o resultado na tela.
11. Clique em Close no quadro Properties for uso_cobertura_wgs.shp e a mensagem
"Attention" da Figura 2.45 será mostrada. Clique em Sim e salve a simbologia definida
neste exercício. Um quadro é aberto permitindo escolher o diretório e o nome do arquivo
onde será salva a simbologia. Como sugestão, adote o mesmo nome e pasta da Figura
2.45. Na próxima vez que o arquivo for aberto será possível associá-lo ao arquivo de
simbologia e ele será exibido com o mesmo visual que foi definido neste exercício.

Figura 2.45 –Salvando a simbologia associada a um arquivo vetorial.

12. O arquivo utilizado contém apenas polígonos, porém poderia conter outros tipos de feições
como arcos, nós e pontos que também poderiam ter seu visual alterado por processo
semelhante. Do mesmo modo, suas caixas de checagem deverão estar ativadas
para que possam ser visualizadas no visor. Veja na Figura 2.46 um resumo de como
alterar o modo de exibição das feições vetoriais de um arquivo qualquer.

73

Clique na caixa de
checagem para selecionar
as feições que serão exibidas

Use as listas popup para
alterar as propriedades de
exibição de cada feição
(forma, tamanho, cor, etc.)

Permite escolher a cor
em que serão
destacadas as feições
selecionadas
Clique para exibir
apenas as feições
selecionadas

Clique em apply para aplicar
os novos estilos às feições
vetoriais ou marque Auto
Aplly Changes para que as
alterações sejam
automáticas

Clique para usar
simbologia
baseada em
atributos

Figura 2.46 – Instruções para a alteração das propriedades de exibição das feições de um arquivo vetorial.

Exercício 17 - Visualizando uma camada vetorial sobre uma imagem

1.

Abra um visor e selecione File | Open | Raster Layer.

2.

Em Select Layer to Add, em Filename acesse a pasta C:/Tutorial Imagine/Dados e selecione
o arquivo campinas_20000617.img.

3.

Antes do OK, clique em Raster Options e habilite a opção Fit to Frame e desabilite a opção
Clear Display.

4.

Clique OK e a imagem será exibida no visor.

5.

No mesmo visor, selecione File | Open | Vector Layer

74

6.

Em Select Layer to Add, em File Type selecione Shapefile. Em Filename acesse a pasta
C:/Tutorial Imagine/Exercicios e selecione o arquivo uso_cobertura_wgs.shp.

7.

Antes do OK, clique em Vector Options. Não marque a opção Clear Display. Marque a
opção Use Symbology. Clique em Set. No quadro Choose Symbology, abra o arquivo de
simbologia (*.evs) que você salvou no exercício anterior.

8.

Clique OK em Choose Symbology e em Select layer to Add e a camada correspondente ao
arquivo vetorial será mostrada sobre a camada matricial (Imagem). Veja, na Figura 2.47, a
aparência das camadas sobrepostas.

Figura 2.47 - Feições vetoriais sobrepostas a uma imagem.

9.

Você poderá alterar cores e formas de exibição das feições vetoriais para que elas se
destaquem melhor sobre a imagem. O procedimento é o mesmo descrito no exercício
anterior. É conveniente que apenas o contorno dos polígonos seja exibido (opção Outlined...)

75

Exercício 18 - Visualizando atributos dos polígonos
1. No menu do visor (Viewer) selecione Vector | Tools.
2. A paleta de ferramentas vetoriais será mostrada. Clique sobre a ferramenta de seleção
individual (Figura 2.48).
.
Ferramenta para
seleção individual
de feições
vetoriais

Ferramenta para
seleção de um
grupo de feições
vetoriais dentro de
uma área
delimitada

Figura 2.48 Paleta de ferramentas vetoriais.
Várias ferramentas para a edição de polígonos
estão disponíveis nessa paleta.

3. Clique sobre um dos polígonos do arquivo vetorial aberto no visor. Você poderá ampliar a
figura para ficar mais fácil a visualização dos polígonos (Se você quiser selecionar mais de
um polígono, mantenha pressionada a tecla Shift, enquanto clica sobre os polígonos, ou use
a ferramenta cadeado da paleta de ferramentas).
4. O polígono selecionado será mostrado em amarelo (Figura 2.49), ou em outra cor, se você
alterar a cor através da opção Selection Color do quadro Properties for... (Veja Figura 2.46).
5. Clique fora do(s) polígono(s) selecionado(s) para eliminar a seleção.
6. Na barra de menus do visor, selecione Vector | Atributes

76

7. O quadro Atributes for... com a listagem dos atributos dos polígonos que
arquivo vetorial será mostrado, conforme Figura 2.50.

compõem o

8. Clique sobre um dos polígonos exibidos no visor. O polígono será destacado em amarelo e
seu registro no quadro Atributes for... também. (Figuras 2.49 e 2.50).

Figura 2.49 . Seleção de um polígono do arquivo vetorial do mapa de uso e cobertura das terras do
município de Campinas. Cada polígono do mapa corresponde a uma classe de uso/cobertura. Em
destaque, o polígono com registro número 163, área ocupada por reflorestamento com eucalipto,
conforme assinalado no quadro Attributes for...da Figura 2.50. O arquivo vetorial está sobreposto a
uma imagem Landsat ETM+ em composição R (banda 4), G (banda 5) e B (banda3).

Figura 2.50 - Quadro Attributes for ... exibindo os atributos dos polígonos do arquivo vetorial.

9. Você pode também selecionar um registro na tabela de atributos e a feição vetorial
correspondente será marcada na representação gráfica (mapa). No quadro Atributes for...,
clique sobre um número de registro qualquer (coluna Record). O registro e o polígono
correspondente serão destacados em amarelo no mapa e na tabela.

77

10. Para selecionar todos os registros, clique com o botão direito do mouse sobre a coluna
Record e selecione Row Selection | Selection All. Para desfazer a seleção,
repita o
procedimento e escolha Row Selection | Select None.
11. Para selecionar um grupo de feições vetoriais a partir da representação gráfica, clique na
ferramenta Marquee (retângulo tracejado) presente na paleta de ferramentas vetoriais
(Figura 2.48, seta vermelha). Em seguida, clicando e arrastando o mouse, desenhe uma
área retangular contendo as feições que você quer selecionar. Quando o mouse for liberado,
todas as feições dentro da área desenhada e seus atributos no quadro Attributes for ... serão
selecionados e marcados em amarelo.
12. Retire a seleção dos polígonos clicando fora dos polígonos selecionados.

78

Exercício 19 - Selecionando feições vetoriais segundo critérios
1. No menu do quadro Attributes for..., clique na opção Edit e selecione Select Rows by
Criteria.
2. O quadro Selection Criteria será aberto (Figura 2.51).

Figura 2.51 - Quadro Selection Criteria. Permite selecionar feições segundo critérios

3. Vamos selecionar apenas os polígonos com área superior a 10.000.000 m2. No quadro
Selection Criteria clique em Area. Em seguida, clique no símbolo “maior que” (>) presente
na coluna Compares e digite o número 10000000 clicando sobre o teclado virtual existente
no próprio quadro Selection Criteria.
4. A expressão $"AREA">10000000 aparecerá na caixa Criteria na parte inferior do quadro.
Clique em Select e os polígonos que obedecem ao critério estabelecido e seus respectivos
atributos serão destacados em amarelo (Figura 2.52)
5. Você pode refinar o critério de seleção utilizando AND, OR e NOT, operadores presentes ao
lado do teclado virtual. Clique em AND e em seguida
em
AREA <
30000000.
Verifique se a caixa Criteria
apresenta a expressão $"AREA">10000000 AND
$"AREA"<30000000. Clique em Select. Os polígonos com área entre 10.000.000 e
30.000.000 m2 serão destacados.
6. Feche todos os quadros abertos. No visor selecione File | Clear.

79

Figura 2.52
Polígonos selecionados (em amarelo) segundo o critério
$"AREA">10000000. Para melhor visualizar os resultados, retire a imagem que estava
sob as feições vetoriais e altere as propriedades de exibição das feições para cores
sólidas.

80

Exercício 20 - Usando simbologia baseada em atributos
Neste exercício será atribuída uma cor diferente para cada classe de uso e cobertura das
terras do arquivo vetorial utilizando. Isto possibilitará a visualização dos polígonos com uma cor
de preenchimento, de tal forma que será possível identificar rapidamente a classe de uso e
cobertura a que ele pertence por meio de uma legenda que associe cor de preenchimento à
classe.
1. Abra um visor e selecione File | Open | Vector Layer
2. Em Select Layer to Add, altere a caixa Files of type para Shapefile (*.shp) clicando na seta à
direita da caixa.
3. Selecione o arquivo uso_cobertura_WGS.shp
4. No menu Vector do visor selecione Symbology.... O quadro Symbology for ...será
(Figura 2.53)

aberto

Figura 2.53- Quadro Symbology for ...

5. No menu do quadro Symbology for ... escolha a opção Automatic | Unique Value... No
quadro Unique Value, escolha a opção Classe e ative a caixa de checagem Generate New
Style. (Figura 2.54) . Clique em OK.

81

Figura 2.54 – Quadro Unique Value

Queremos que o mapa exiba uma simbologia para o atributo classe. Cada classe
tem um único valor associado, o nome ou número da classe, por isso foi selecionada a
opção Unique Valor. Caso o atributo que se desejasse visualizar fosse um atributo
quantitativo, por exemplo, o atributo área, deveria-se escolher a opção Equal Divisions
ou Equal Counts e um número de classes. Nesse caso, os diversos valores de área
seriam fatiados em classes de valores. Cada fatia corresponderia a um intervalo de
valores de área.

6.

Ao clicar em OK no quadro Unique Value, O ERDAS IMAGINE atribuiu uma cor diferente
para cada classe de uso e cobertura das terras (Figura 2.55). Caso as cores atribuídas não
sejam adequadas para a diferenciação das classes no mapa, você pode alterar manualmente
cada uma. Clique duas vezes sobre a cor que você deseja alterar na coluna Symbol e
escolha uma cor conveniente. Terminada a edição das cores, clique em Apply e veja o
resultado no mapa (Figura 2.56). Clique em close. Uma tela irá perguntar se você deseja
salvar a simbologia. Clique Sim, escolha um nome para o arquivo e salve-o. Isso possibilitará
que o arquivo seja aberto com a mesma simbologia definida neste exercício, em uma outra
vez.

Figura 2.55 – Visual atribuído para cada classe de uso e cobertura das terras

82

Figura 2.56 – Mapa de uso e cobertura das terras de Campinas.

83

Exercício 21 - Convertendo um arquivo vetorial para AOI
1. Abra um visor (Viewer) e selecione File | Open | Vector Layer
2. Em Select Layer to Add, altere a caixa Files of type para Shapefile (*.shp). Clique na seta à
direita da caixa, selecione Shapefile (*.shp) no menu aberto (Figura 2.57).

Figura 2.57 – Menu utilizado para alterar o tipo de arquivo que será
exibido. No caso, será escolhido para a exibição um arquivo tipo
shapefile.

3. Na caixa Look in do quadro Select Layer to Add, selecione o arquivo limite_WGS84.shp,
presente na pasta C:/Tutorial_Imagine/Dados.
4. Um arquivo vetorial shapefile com o limite do município de Campinas é aberto (Figura 2.58).

Figura 2.58 – Arquivo vetorial no formato shapefile
representando o limite do município de Campinas

84

5. No menu do visor onde está aberto o arquivo vetorial, selecione File | New | AOI Layer
(Figura 2.59).

Figura 2.59 – Menu utilizado para a criação de uma camada AOI nova.

6. No menu Vector do visor onde o arquivo shapefile está aberto, selecione a opção Tool. Um
quadro com as ferramentas vetoriais disponíveis é mostrado. Clique sobre a ferramenta de
seleção representada por uma seta inclinada (Figura 2-60, círculo vermelho). Em seguida,
clique dentro do limite de Campinas. Toda a feição que representa o limite de Campinas
ficará selecionada e mudará de cor (Figura 2.60).

Figura 2.60 – Caixa de ferramentas Vector e o arquivo vetorial
limite_wgs84.shp selecionado.

A seleção de feições vetoriais pode ser feita também pela ferramenta de
seleção por área. Neste caso, utilize a ferramenta representada por um retângulo
tracejado (Figura 2-60, círculo verde). Esta ferramenta é útil quando se deseja
selecionar várias feições vetoriais (polígonos, linhas, pontos) ao mesmo tempo, dentro
de uma determinada área. Após clicar no ícone, o ponteiro do mouse assumirá o
formato de seleção. Clicando e arrastando o mouse,
desenhe um retângulo
envolvendo todas as feições vetoriais que se deseja selecionar. Ao soltar o botão do
mouse, as feições selecionadas serão apresentadas em uma nova cor.

85

7. No menu AOI do visor onde o arquivo vetorial está aberto, selecione a opção Copy Selection
to AOI (Figura 2.61). Em seguida clique com o botão direito do mouse sobre qualquer área
do visor e selecione Arrange Layer no menu aberto. O quadro Arrange Layer mostrará que
uma camada AOI foi criada sobre o vetor (Figura 2.62).

Figura 2.61 – Menu AOI com a opção para copiar
um vetor selecionado como AOI.

Figura 2.62 – Quadro Arrange Layer mostrando a presença
de uma camada AOI sobre o arquivo vetorial

8. A camada AOI poderá ser salva em um arquivo. Clique em File |Save | Save AOI Layer as. O
quadro Save AOI as é aberto. Escolha uma pasta e um nome para gravar o arquivo que
assumirá automaticamente a extensão aoi (Figura 2.63).

86

Figura 2.63 – Salvando uma camada AOI

9.

Feche todos os arquivos abertos no visor.

10. Clique
em
File
|
Open
|
Raster
Layer,
acesse
a
pasta
C:/Tutorial_Imagine/Dados/campinas_etm e selecione a imagem campinas20000617.img.
11. Clique em File | Open | AOI Layer, acesse a pasta C:/Tutorial_Imagine/Exercicios e selecione
o arquivo limite_wgs84.aoi. A camada AOI será exibida sobre a imagem (Figura 2.64). Caso
o contorno da AOI não seja visível sobre a imagem, amplie ou reduza a imagem com as
opções de zoom. O contorno do AOI poderá apresentar uma cor diferente do apresentado na
Figura 2.64 ou ainda estar totalmente preenchido com alguma cor. Para mudar o estilo de
apresentação da camada da AOI utilize o menu AOI | Styles (Veja Exercício 9).
12. Use o mesmo arquivo AOI para recortar a imagem. Como resultado, você terá uma imagem
compreendendo apenas a área do município de Campinas. Veja instruções de como recortar
uma imagem no Exercício 11.

87

Figura 2.64 – Feição vetorial representando o limite do município de Campinas sobreposto a uma imagem Landsat.

88

Exercício 22 - Convertendo um arquivo AOI para vetor
1.

Em um visor do ERDAS IMAGINE abra uma imagem qualquer. Pode ser a mesma imagem do
exercício anterior ou mesmo a imagem resultante do recorte. Desenhe algumas AOI sobre
essa imagem (Figura 2.65). Utilize a ferramenta polígono da caixa de ferramentas AOI
(círculo verde, Figura 2.65). Veja como desenhar AOI no Exercício 9.

Figura 2.65 - AOI desenhadas sobre uma imagem. Para o desenho foi utilizada a ferramenta Polígono (destacada
pelo círculo verde), disponível na caixa de ferramentas AOI, acessada a partir do menu AOI | Tools.

2.

No visor onde a imagem e a camada de AOI estão abertas, selecione File | New | Vector
Layer (Figura 2.66). O quadro Create a New Vector Layer será aberto (Figura 2.67). Escolha
uma pasta para salvar o arquivo vetorial. Em Files of Type escolha Shapefile (*.shp) e
atribua um nome ao arquivo vetorial. Clique OK.

3.

O quadro New Shapefile Layer Option será aberto (Figura 2.68). Selecione a opção Polygon
Shape, já que se está trabalhando com AOI representadas por polígonos. Clique OK.
Observe que há outras formas de arquivos shapefile (Arc, Point. Multipoint) que podem ser
usadas, caso as AOI desenhadas sejam pontos ou linhas.

89

Figura 2.66 - Menu para criação de uma nova camada vetorial.

Figura 2.67 – Criando uma nova camada vetorial

Figura 2.68 – Definindo o tipo de arquivo Shapefile

90

4.

Selecione as AOI que você deseja transformar em uma camada vetorial. Utilize a caixa de
ferramentas AOI. No menu do visor aberto, Selecione AOI | Tools. Clique sobre a ferramenta
de seleção por área (círculo verde, Figura 2.69) e desenhe, clicando e arrastando o mouse,
uma área que abranja todas as AOI que você deseja selecionar,. Caso deseje selecionar
apenas um polígono, você poderá usar também a ferramenta de seleção individual (círculo
vermelho, Figura 2.69)

Figura 2.69 – AOI selecionadas, circundadas por retângulos brancos.

5.

No menu Vector do visor selecione a opção Vector | Copy Selection to Vector (Figura 2.70).
Todas os polígonos efetivamente copiados para a camada vetorial serão destacados por
meio de uma cor de preenchimento.

6.

Volte ao menu do visor, selecione File | Save | Top Layer. A camada vetorial será salva na
pasta com o nome que você atribuiu anteriormente. Abra o arquivo vetorial criado em um
novo visor do ERDAS IMAGINE e verifique se os polígonos são os mesmos que você criou e
selecionou por meio das ferramentas AOI (Figura 2.71). Não esqueça de alterar o tipo de
arquivo para Shapefile (*.shp) no quadro Select Layer to Add.

91

Figura 2.70 – Copiando AOI selecionadas para uma
camada vetorial

Figura 2.71 – Exibição do arquivo vetorial criado pela
conversão de AOI para vetor

92

Exercício 23 - Mosaico de imagens
O processo de formação de um mosaico consiste na junção de duas ou mais
retificadas geometricamente para formar uma imagem maior.

imagens

1. No visor (Viewer) clique em File | Open | Raster Layer
2. No quadro Select Layer to Add selecione:
File Type: img
Pasta: C:/Tutorial_Imagine/Dados
Filename: camp1.img
16. Clique em Raster Options: as opções Fit to Frame e Background Transparent deverão estar
habilitadas e a opção Clear Display deverá estar desativada. Clique OK no quadro Raster
Options e no quadro Select Layer to Add.
17. Repita o processo no mesmo visor para a imagem camp2.img. Veja que as imagens são de
áreas contíguas.
18. No painel de ícones do ERDAS IMAGINE
Mosaic Tool será mostrada (Figura 2.72)

clique em

DataPrep | Mosaic Image. A tela

Figura 2.72 - Menu do Data Preparation e a tela Mosaic Tool.

19. Clique Close no Data Preparation.
7. No menu da tela Mosaic Tool selecione Edit | Add Images. O quadro
permitindo escolher a imagem que será adicionada ao mosaico (Figura 2.73)

será aberto

93

Figura 2.73 – Quadro Add Images. Permite selecionar as imagens
que serão adicionadas ao mosaico.

8. Selecione uma das imagens (camp1.img) e antes do OK clique sobre Image Area Options e
selecione a opção Compute Active Area. Clique sobre a caixa Set ... para mostrar o quadro
Active Area Options e preencha-o conforme Figura 2.74

A opção Use Entire Image permite trazer para o mosaico tudo do arquivo escolhido,
inclusive informações do fundo. Já a opção Compute Active Area permite escolher no
quadro Active Area Options a imagem sem informações de fundo.

Figura2.74
mosaico.

Quadros Add Images e Active Area Options com as opções para a área das imagens adicionadas ao

94

9. Selecione a imagem que será unida a primeira (camp2.img) repetindo as etapas 7 e 8. .A
área reservada para cada imagem será mostrada na tela Mosaic Tool e os nomes dos
arquivos de imagem serão relacionados no rodapé da mesma tela. (Figura 2.75)

Figura 2.75 – Tela Mosaic
adicionada ao mosaico

Tool mostrando a área reservada para cada imagem

10. Se houver algum engano e quiser excluir alguma imagem adicionada ao mosaico, basta clicar
sobre o espaço reservado para a imagem na tela Mosaic Tool ou a linha correspondente no
rodapé da mesma tela; em seguida, selecione no menu da tela Mosaic Tool a opção Edit|
Delete Images
11. Na barra de ícones do Mosaic tool clique em
12. Veja a área de intersecção das imagens. Ela aparece marcada no espaço reservado para a
formação do mosaico e listadas no rodapé da tela Mosaic Tool. Basta clicar sobre as áreas de
intersecção que ela será destacada em amarelo, tanto no desenho quanto na listagem do
rodapé (Figura 2.76).
13. Ainda na barra de ícones do Mosaic Tool clique sobre
. .
ou selecione no menu a
opção Edit | Set Overlap Function. Esta função permite ao usuário determinar como as
imagens serão unidas no mosaico. No quadro Set Overlap Function, marque as mesmas
opções da Figura 2.77.

95

Figura 2.76 - Tela Mosaic Tool, mostrando as áreas reservadas para as duas
imagens que serão unidas. Em amarelo a área de intersecção das duas imagens

Toda área sobreposta apresenta dois ou mais
pixels sobrepostos. O valor de um pixel das áreas
sobrepostas na nova imagem gerada pelo mosaico
dependerá da função escolhida em Select Function.
Veja:
Overlay: o valor será o do pixel da última
imagem aberta.
Average: o valor será a média dos pixels
sobrepostos
Minimum: o valor será o do pixel sobreposto de
menor valor
Maximum: o valor será o do pixel sobreposto de
maior valor.
Feather: o valor será calculado por interpolação
linear dos pixels sobrepostos. Um pixel no meio da área
sobreposta
terá 50% de cada um dos pixels
correspondentes nas imagens sobrepostas. Já um pixel
próximo a uma das bordas da área sobreposta, a uma
distância equivalente a 1/10 da distância total de
sobreposição, terá seu valor composto por 90% de uma
imagem e por 10% da outra imagem.
Figura 2.77 - Quadro Set Overlap
Function que permite determinar como as
imagens serão unidas no mosaico.

Há ainda a opção Cutline Exists que só pode ser
usada quando uma linha de corte é
introduzida nas
áreas de sobreposição. Neste exercício não serão
usadas linhas de corte. Instruções de como introduzi-las
e usá-las poderá ser vista no Help do Mosaic Tool.

96

14. No menu da tela Mosaic Tool Viewer clique em Process | Run Mosaic
15. No quadro Output File Name escolha o nome do arquivo onde o mosaico será salvo. (Figura
2.78)

Figura 2.78– Quadro Run Mosaic. Permite escolher um nome para o arquivo
onde será armazenado o mosaico.

7.

Clique OK.

8.

Um quadro Job Status aparece na tela indicando o progresso da execução do mosaico.
Clique OK quando o Job Status indicar 100 %.

9.

Veja a imagem resultante do mosaico. Clique no ícone Viewer, em seguida File | Open |
Raster.

10. No quadro Select Layer to Add, selecione a pasta e o arquivo onde foi salva a imagem do
mosaico (etapa 15). Clique sobre Raster Options e habilite a opção Fit to Frame.
11. Clique OK. A Figura 2.79 apresenta o aspecto das imagens antes e após o mosaico.

97

Figura 2.79– Imagens antes e após o mosaico.

98

3. Técnicas de Realce de Imagens

Introdução
As técnicas de realce são utilizadas para tornar uma imagem mais facilmente interpretável
para uma determinada aplicação. São freqüentemente utilizadas para extração de feições,
estudos e localização de áreas e objetos sobre a superfície imageada
e obtenção de
informações úteis a partir de uma imagem. No ERDAS IMAGINE, as técnicas de realce são
divididas em três conjuntos: realce espacial (Spatial Enhancement), realce radiométrico
(Radiometric Enhancement) e realce espectral (Spectral Enhancement). Elas podem ser acessadas
com um clique no ícone Interpreter (Figura 3.1)

Figura 3.1 - Acesso ao menu com as técnicas de
realce de imagens do ERDAS IMAGINE

As técnicas de realce espectral requerem imagens com dados em mais de uma banda.
Elas podem ser usadas para: comprimir bandas de dados que são similares, extrair novas
bandas dos dados, aplicar transformações matemáticas e algoritmos, exibir uma variedade
mais ampla de informações nos três canais de cores disponíveis (R, G, B) (ERDAS, 1999a).
Entre as técnicas de realce espectral, estão a transformação por componentes principais,
transformações do espaço de cores (RGB para IHS e IHS para RGB) e a aplicação de índices
(operações matemáticas entre os valores de um mesmo pixel para diferentes bandas).
As técnicas de realce espacial realçam e modificam detalhes geométricos presentes na
imagem. Entre as técnicas de realce espacial estão a fusão de imagens, que permite integrar
imagens de diferentes resoluções espaciais (tamanho de pixel) e as técnicas de filtragem. No
processo de filtragem, as transformações na imagem são feitas pixel a pixel, porém o novo
valor de um pixel não depende apenas de seu valor isolado na imagem original, mas também dos
valores dos pixel em sua vizinhança.
As técnicas de realce radiométrico realçam a imagem usando apenas o valor de cada
pixel dentro de cada uma das bandas. Ao contrário do realce espacial, não são usados os
valores de pixels vizinhos. Entre as técnicas de realce radiométrico estão as manipulações de
contraste e brilho.

99

Alterando o contraste de uma imagem
Os histogramas descrevem a distribuição estatística dos níveis de cinza em termos de
freqüência de ocorrência de pixels para cada valor digital entre 0 e 255 (para imagens de 8 bits)
(NOVO, 1992). O contraste de uma imagem é uma medida do espalhamento dos níveis de
intensidade que nela ocorrem. Ao se examinar o histograma de uma imagem, quanto mais
espalhado ele for, maior o contraste da imagem e vice-versa (Figura 3.2) . Este intervalo de
espalhamento é sempre positivo e limitado por um valor mínimo e por um valor máximo que
depende da resolução radiométrica da imagem. Para imagens de 8 bits a faixa de valores é de
zero a 255.
Quando o contraste de uma imagem é alterado, o histograma da imagem resultante é
diferente do histograma da imagem original. A relação entre os dois histogramas é especificada
pela função de transferência de contraste. Veja um exemplo de uma função de transferência de
contraste na Figura 3.3. (reta azul). Observe que os valores originais da imagem (eixo X) são
transformados em novos valores (eixo Y). O intervalo de valores de entrada (seta verde) passa a
ocupar um intervalo maior de valores (seta vermelha). Para este intervalo de valores há um
aumento de contraste. Quando a inclinação da reta que representa a função de transferência tem
inclinação maior que 45º o contraste é expandido. Quando a inclinação é menor que 45º o
contraste é comprimido. Quanto maior o grau de inclinação da reta, maior é a expansão do
contraste. A aplicação da função de transferência gera uma tabela relacionando os valores da
imagem original com os valores da imagem de saída. Esta tabela, chamada de Look up Table
permite um processamento mais rápido da nova imagem pela simples substituição dos valores
antigos pelos novos, evitando que a função de transferência seja aplicada a cada pixel da
imagem para a obtenção dos valores da imagem de saída.
Cada valor de intensidade x é mapeado para um novo valor y e o novo histograma possui
um espalhamento maior ao longo de todo o intervalo de valores possíveis. Normalmente, a
forma do histograma da imagem realçada é a mesma da imagem original, pois cada barra
continua tendo a mesma altura, porém em uma posição diferente. Algumas vezes, a função de
transferência causa uma sobreposição de valores, ou seja, dois ou mais valores x são mapeados
para o mesmo valor y. Quando muitos pixels são mapeados para o valor mínimo ou máximo de
uma imagem, há perda de informação, pois pixels que originalmente poderiam ser diferenciados
na imagem original passam a ter o mesmo valor de intensidade. Este efeito pode ser desejado,
por exemplo, quando se sabe que as regiões escuras da imagem, com pequenas variações
radiométricas, correspondem a áreas com o mesmo tipo de cobertura, as quais não se deseja
diferenciar (INPE, 2002).

100

Figura 3.2 – Uma imagem com baixo contraste e outra com alto contraste e seus respectivos
histogramas. Na imagem de baixo contraste, os valores dos pixels estão distribuídos por uma pequena
faixa dos 256 valores possíveis de níveis de cinza (para imagens de 8 bits). Na imagem de alto
contraste, os valores dos pixels estão distribuídos por toda a faixa de valores possíveis (de 0 a 255).

101

Y
f(x)

255

X

255

0

Figura 3.3 – Histograma de entrada de uma imagem (em
verde) e o histograma de saída (em vermelho) após a
aplicação da função de transferência de contraste (reta
azul). Observe que a faixa de valores de entrada é menor do
que a faixa de valores de saída.

Y

f(x)
255

X
0

255

Figura 3.4 – Aplicação de função de transferência de contraste com
perda de informação para os valores extremos altos e baixos. Observe
que dois valores diferentes de pixels no início e no final do histograma
foram mapeados respectivamente para zero e 255. No eixo X: estão
os valores originais; no eixo Y, os valores após aplicação da função
de transferência.

102

Utilização de Filtros
As técnicas de filtragem realçam e modificam detalhes geométricos presentes na
imagem. As transformações na imagem são feitas pixel a pixel, porém o novo valor de um pixel
não depende apenas de seu valor isolado na imagem original, mas também dos valores dos pixels
em sua vizinhança. As técnicas de filtragem, bem como outras técnicas de realce espacial
presentes no ERDAS IMAGINE, podem ser acessadas clicando no ícone Interpreter e em seguida
em Spatial Enhancement (Figura 3.5).
Os filtros de convolução atribuem a um determinado pixel a média calculada a partir de
seu valor e dos valores de seus pixels vizinhos. Os pixels vizinhos que entrarão no cálculo da
média são definidos por uma janela de tamanho impar n X n (3 X 3, 5 X 5, 7 X 7, por
exemplo). Veja na Figura 3.6 como é definida uma janela de vizinhança para o pixel central, de
cor preta. Os pixels de cor amarela formam uma janela 3 X 3. Os pixels de cor vermelha
juntamente com os pixels de cor amarela formam uma janela 5 X 5 . Acrescentando os de cor
verde, temos uma janela de 7 X 7

Figura
3.5
–
Quadro
Spatial
Enhancement. Permite acesso às técnicas
de realce do ERDAS IMAGINE

Figura
3.6 - Definição de
janelas de vizinhança para o
pixel central, representado em
preto.

103

Na Figura 3.7, cada célula representa um pixel, cujo valor está assinalado dentro de cada
célula. Podemos calcular o novo valor do pixel central do conjunto (valor 7), considerando um
filtro de média aritmética não ponderada e uma janela 3 X 3.
2

8

6

6

6

2

8

6

6

6

2

2

7

6

6

2

2

2

6

6

1

2

2

2

5

Figura
3.7
–
Representação
de
um
conjunto de pixels e seus
valores.

O novo valor do pixel central
será
(8+6+6+2+7+6+2+2+6)/9 = 5, que é
simplesmente a média aritmética considerando o valor do próprio pixel central e de seus 8
vizinhos. O mesmo pixel terá valor 4 se a janela do filtro for 5 x 5.
As técnicas de filtragem normalmente utilizam médias ponderadas. Para tanto há
necessidade de se atribuir valores de pesos para o pixel central e seus vizinhos, inclusive pesos
negativos. Os algoritmos utilizados no processo de convolução utilizam uma matriz de pesos
denominada máscara de convolução (em inglês: convolution kernel). Essa matriz contém os
valores dos pesos pelos quais os valores originais do pixel central e dos pixels vizinhos devem
ser multiplicados. Os produtos resultantes são somados e o valor obtido é dividido pela soma
dos valores da matriz de pesos.
A máscara de convolução é deslocada sobre a imagem, permitindo o cálculo de novos
valores para todos os pixels da imagem. Veja na Figura 3.8
uma representação de uma
máscara de convolução aplicada a um conjunto de pixels.

Figura 3.8- Exemplo de uma máscara de convolução (kernel convolution) aplicada aos dados de
conjunto de pixels.

104

Caso a máscara seja efetivamente aplicada, o valor do pixel central será alterado de 8 para
11, conforme o cálculo seguinte:

 (−1x8) + (−1x6) + (−1x6) + (−1x2) + (16x8) + (−1x6) + (−1x2) + (−1x2) + (−1x8) 
inteiro 
=
− 1− 1− 1− 1+ 16 − 1− 1− 1− 1


 128 − 40 
 88 
= inteiro
 = inteiro  = inteiro(11) = 11
 16 − 8 
 8 
Deslocando a máscara, novos valores são calculados para cada pixel do conjunto. Veja,
na Figura 3.9, os novos valores para quatro dos pixels do conjunto, destacados em cinza.

1

2

3

4

5

1

2

8

6

6

6

2

2

11

5

6

6

3

2

0

11

6

6

4

2

2

2

8

6

5

2

2

2

2

8

Figura 3.9 – Resultado da aplicação da máscara
de convolução da Figura 3.8 para os quatro
pixels destacados em cinza.

Os filtros servem para suavizar ou realçar detalhes da imagem, ou ainda minimizar efeitos
ruído. Há vários tipos de filtros que diferem quanto à matriz de pesos (kernel). O efeito visual
um filtro passa-baixa é o de suavização da imagem e a redução do número de níveis de cinza
cena. As altas freqüências, que correspondem às transições abruptas, são atenuadas.
suavização tende a minimizar ruídos e apresenta o efeito de borramento da imagem.

de
de
da
A

São exemplos de filtros passa-baixa os filtros de média que utilizam uma máscara com os
pesos todos positivos. Veja, na Figura 3.10, dois exemplos de máscaras utilizadas em filtros
passa-baixa. A primeira é utilizada para o cálculo da média aritmética simples de uma janela 3 x
3; a segunda calcula uma média ponderada, cujos pesos são definidos em função da distância
do pixel central. A Figura 3.11 apresenta um exemplo do efeito da aplicação de um filtro passabaixa.
1

1

1

1

2

1

1

1

1

2

4

2

1

1

1

1

2

1

Figura 3.10 _ Exemplos de máscaras utilizadas em filtros passabaixa.

105

Figura 3.11 – Resultado da aplicação de um filtro passa-baixa sobre uma imagem. À esquerda, a imagem original.

A filtragem passa-alta tende a realçar os detalhes da imagem, isto é, as transições entre
regiões diferentes tornam-se mais nítidas. Exemplos: limites de um campo de cultivo, lineamento
geológico, etc.
Esses filtros podem ser usados para realçar certas características presentes na imagem, tais
como bordas, linhas curvas ou manchas, porém, enfatizam o ruído porventura existente na
imagem. Utilizam pesos positivos, negativos e nulos. Veja, na Figura 3.12, alguns exemplos de
máscaras utilizadas em filtros passa-alta:
0
-1
0

-1
5
-1

0
-1
0

-1
-1
-1

-1
9
-1

-1
-1
-1

1
-2
-1

-2
5
-2

1
-2
-1

Figura 3.12 – Exemplos de máscaras utilizadas em filtros passa-alta.

Há ainda as máscaras de soma zero. Nessas, a soma dos pesos da máscara é zero e o
cálculo do novo valor do pixel não inclui a divisão pela soma dos valores da máscara, já que a
divisão por zero não é definida. Os valores de saída geralmente são:
• iguais a zero em áreas onde todos os valores de entrada são iguais (não há fronteiras);
• baixos em áreas de baixa freqüência espacial (áreas sem transições abruptas);
• extremos em áreas de alta freqüência espacial (altos valores tornam-se
altos, baixos valores tornam-se muito mais baixos) (ERDAS, 1999a).

muito mais

Máscaras de soma zero são utilizadas para a detecção de bordas, já que normalmente
suavizam ou zeram áreas de baixa freqüência espacial e criam um contraste destacado onde a
freqüência espacial é alta, justamente onde há fronteiras entre grupos de pixels homogêneos.
As máscaras de soma zero podem ser direcionadas para detectar uma direção em particular
(ERDAS, 1999a). Exemplos de máscaras de soma zero são apresentados na Figura 3.13. O
segundo exemplo é de uma máscara direcionada para o sul.

106

-1
-1
-1

-1
8
-1

-1
-1
-1

-1
1
1

-1
2
1

-1
1
1

Figura 3.13 – Exemplos de máscaras de soma zero.

Fusão de Imagens
A técnica de fusão de imagens permite integrar imagens de diferentes resoluções
espaciais (tamanho de pixel). Utiliza-se normalmente uma imagem pancromática como a imagem
de resolução mais alta (Banda 8 do Landsat ETM+, por exemplo) enquanto as imagens de
resolução mais baixas são multiespectrais (demais bandas do Landsat ETM+, por exemplo).
Esta técnica é freqüentemente usada para produzir imagens multiespectrais com resolução mais
alta; isto melhora a interpretabilidade dos dados, uma vez que passamos a ter informações com
melhor resolução espacial e em cores. A ferramenta de fusão de imagens do ERDAS IMAGINE
oferece três técnicas: Componentes Principais, Multiplicativa e Transformação de Brovey
O método dos Componentes Principais calcula as componentes principais, remapeia a
imagem de alta resolução dentro da faixa de dados do primeiro componente principal, então
aplica uma transformação de componentes principais inversa. Este método é mais bem usado
em aplicações que requeiram que a radiometria da cena original da imagem multiespectral seja
mantida tão próxima quanto possível na imagem de saída. O histograma da imagem de saída é
muito semelhante ao histograma da imagem multiespectral de entrada.
O método multiplicativo aplica um algoritmo multiplicativo simples na integração de duas
imagens. A imagem resultante não retém a radiometria da imagem multiespectral de entrada. O
componente Intensidade da cor é aumentado, fazendo esta técnica ideal para deixar feições
urbanas mais luminosas, já que estas tendem a ter reflectâncias mais altas.
O método Transformação de Brovey use um algoritmo para combinar as imagens. Foi
desenvolvido para visualmente aumentar o contraste nas partes inicial e final do histograma de
uma imagem (Erdas, 1999). Ele promove um aumento de contraste em áreas de sombras, águas
e áreas de alta reflectância, conseqüentemente não preserva a radiometria original da cena. Esta
técnica permite usar apenas 3 bandas da imagem multiespectral por vez.
Algoritmo utilizado na Transformação de Brovey
[DNB1 / ( DNB1 + DNB2 + DNB3)] x [DNimagem alta resolução] = DNB1_novo
[DNB2 / (DNB1 + DNB2 + DNB3)] x [DNimagem alta resolução] = DNB2_novo
[DNB3 / (DNB1 + DNB2 + DNB3)] x [DNimagem alta resolução] = DNB3_novo
onde

B = banda
DN = valor do pixel

107

Exercício 1 - Alterando o brilho e contraste de uma imagem
1.

Há várias maneiras de alterar o contraste original de uma imagem no ERDAS IMAGINE. Uma
das mais simples
é através da opção Brightness Contrast. Abra a imagem
campinas_20000617.img em uma composição colorida marcando a opção No Stretch.

2.

Na barra de menus do visor selecione Raster | Contrast | Brightness Contrast.

3.

O quadro Contrast Tool for campinas_20000617.img será mostrado (Figura 3.14) . O
brilho e contraste original da imagem sempre assumem o valor 50.

4.

Para ajustar o brilho (ícone Sol) e o contraste (ícone círculo preto e branco) da imagem,
clique sobre o botão das barras de ajuste (seta vermelha, Figura 3.14) e arraste-o ou digite
números entre 0 e 100 na caixa logo após os ícones.

5.

Clique em Apply ou Auto Apply e veja o resultado na imagem. A opção Auto Apply permite
ver o resultado do ajuste ao mesmo tempo que você arrasta as barras de brilho e contraste.

6.

Caso queira desfazer os ajustes aplicados, clique em Reset.

Figura 3.14. – A imagem campinas_20000617.img com o brilho e contraste original(valor 50 para ambos) e
após uma alteração do brilho para 67 e do contraste para 68. A alteração faz-se por meio do quadro Contrast
tool for ...

108

Exercício 2 - Manipulando histogramas de imagens em tons de cinza
1.

Vamos manipular o histograma de uma imagem em tons de cinza. Abra no visor a imagem
campinas_b8.img. Em Raster Options, marque a caixa de checagem correspondente à opção
“ No Stretch”. Isto fará com que a imagem seja aberta com seu contraste original, sem o
realce que o ERDAS IMAGINE normalmente aplica quando esta opção esta desativada.
(Figura 3.15).

Figura 3.15 – Imagem campinas_b8.img sem a aplicação de qualquer
técnica de ampliação de contraste

2. Na barra de menus do visor, selecione Raster| Contrast| Breakpoint
3. O quadro Breakpoint Editor for... com o histograma da imagem é apresentado (Figura 3.16).
4. Observe que os pixels não estão distribuídos por toda a faixa de valores disponíveis (0 a
255). Podemos manipular o histograma, definindo uma função de transferência de forma que
os pixels distribuam-se por toda a faixa de 0 a 255. Isso melhorará o contraste da imagem.
5. Pode-se aplicar uma única função de transferência para toda a faixa de valores da imagem
ou aplicar diferentes funções para faixas específicas de valores de pixels. Os pontos
correspondentes aos valores onde há troca da função de transferência são denominados
pontos de quebra (Breakpoints).
6. As funções de transferência podem ser lineares ou não lineares Para a imagem em questão,
serão definidas funções de transferência lineares.
7. Clique no ícone indicado pela seta verde na Figura 3.16 . Observe a Gray Lookup Table. Os
valores de entrada e saída (Input, Output) são os mesmos e os pontos de quebra

109

(breakpoints) estão posicionados no início e no fim da faixa de valores (0,0) e (255, 255). A
função de transferência é representada por uma reta com inclinação de 45º , o que não
altera os valores originais da imagem

Figura 3.16 – Quadro Breakpoint Editor. Este quadro possui ferramentas para a definição da
função de transferência linear e ampliação do contraste da imagem aberta. O histograma da
imagem original é apresentado em amarelo. Como a imagem foi aberta com seus valores de pixel
originais, sem qualquer tipo de ampliação de contraste, os valores de entrada e saída da Lookup
table são iguais

8. Introduza dois pontos de quebra adicionais na função de transferência (reta tracejada) do
quadro Breakpoint Editor. Eles podem ser introduzidos graficamente ou digitando suas
coordenadas no quadro Gray Lookup Table. Digite na coluna Breakpoints X Y os pontos
(0,0), (21,0); (55, 255) (255, 255) . Você verá imediatamente no gráfico o efeito dos novos
pontos de quebra. Os pixels que se concentravam originalmente dentro da faixa de valores
compreendido entre 13 e 70, agora se distribuem por toda a faixa de 0 a 255. Observe que
os pixels com valores menores ou iguais a 21 assumiram o valor zero e os maiores ou iguais
a 55 assumiram o valor 255. Veja na tabela Lookup Table a correspondência entre os
valores novos e antigos. Essa correspondência pode ser vista também no gráfico da função
de transferência (reta desenhada sobre o histograma). Os novos valores são apresentados no
eixo Y, abaixo do valor da freqüência para cada valor de pixel. O histograma da imagem
resultante é apresentado sobre o histograma da imagem original em um tom de cor mais forte
(Figura 3.17). Para ver o resultado, no quadro Breakpoint Editor marque as opções Whole
Image e Lookup Table e clique em Apply.
9. É possível salvar os pontos de quebra introduzidos. Clique
nome para o arquivo.

em Save e escolha uma pasta e

10. Agora feche a imagem. Quando perguntado se deseja salvar as alterações, clique Não. Se
você escolher sim, na próxima vez que a imagem for aberta sem a opção No Stretch
assinalada, o Erdas Imagine usará a Lookup table que você acabou de definir pelos
breakpoints e não a Lookup table padrão do Erdas.
11. Abra novamente a imagem, sem alterar
exercício).

seu contraste original (Veja a etapa 1 deste

110

Figura 3.17 – Histogramas e Lookup Tables da imagem camp_b8 antes e após o realce. Observe que pelo
histograma original da imagem (em amarelo pálido) os pixels estão concentrados na faixa de valores entre 13 e
70 . Após o realce, os pixels distribuem-se por toda a faixa de valores entre 0 e 255 (histograma em amarelo forte).
A função de transferência (seta vermelha) relaciona os valores originais dos pixels com os novos valores. Observe
que pixels com valores menores ou iguais a 21 assumiram o valor 0 (seta verde). Valores iguais ou maiores que 55
assumiram o valor 255 (seta azul) . Os valores entre 21 e 55 assumem novos valores, entre 0 e 255. Para calcular
os novos valores, basta aplicar a função de transferência:

Y = 0 se X ≤ 21

255

X − 157,5 se 21 < X < 55
Y =
34

Y = 255 se X ≥ 55


Essa função está representada na figura por segmentos de reta tracejados (seta vermelha). Observe no
quadro Gray Lookup Table que aplicando a função acima para os valores de Input (X) obtém-se os valores de
Output (Y).

12. Na barra de menus do visor selecione Raster| Contrast| Breakpoint.
13. No quadro Breakpoint Editor clique em Load e acesse o arquivo de histograma que você
salvou anteriormente. Clique em OK.

111

14. Volte ao quadro Breakpoint Editor e assinale as opções Whole Image e Lookup Table e clique
em Apply. Isso fará com que a ampliação de contraste seja aplicada para toda a imagem e
apenas para os valores da Lookup Table. Observe na Gray Lookup Table que apenas os
valores Output foram alterados.
15. Se você marcar a opção Apply to Image File os valores originais do arquivo de imagem
serão alterados pela função de transferência que você definiu. Observe a Lookup Table.
16. Observe o resultado de outros exemplos de aplicação de funções de transferência lineares
(Figuras 3.18 e 3.19).

Figura 3.18 - Ampliação de contraste aplicado à imagem campinas_b8.img. Observe que a expansão de
contraste para valores extremos é menor do que para valores centrais do histograma. O segmento de reta que
representa a função de transferência para valores centrais possui maior inclinação do que os segmentos de
reta que representam a função de transferência para valores extremos. À direita, parte da imagem resultante
da aplicação de contraste.

112

Figura 3.19 - Aplicação de uma função de transferência linear inversa à imagem campinas_b8.img. A
imagem resultante é apresentada à direita. Observe o histograma original, a função de transferência e o
histograma resultante após a aplicação da função de transferência. A função linear inversa transforma os
valores baixos em altos e vice-versa. Como resultado, os pontos claros da imagem ficam escuros e os pontos
escuros ficam claros.

113

Exercício 3 - Manipulando o contraste de composições coloridas
1. Abra no visor a imagem campinas_20000617.img. Em Raster Options, marque a caixa de
checagem correspondente a opção “No Stretch”. Isso fará com que a imagem seja aberta
com seu contraste original, sem o realce que o ERDAS IMAGINE normalmente aplica quando
esta opção esta desativada. Escolha a composição colorida R=5, G=4 e B=3.
2. Na barra de menus do visor selecione Raster| Contrast| Breakpoint
3. O quadro Breakpoint Editor for... com o histograma de três bandas da imagem é
apresentado.(Figura 3.20) As cores correspondem àquelas que você atribuiu para cada
banda na opção Raster Option ao abrir a imagem.
4. Observe que os pixels não estão distribuídos por toda a faixa de valores disponíveis (0 a
255). Podemos manipular o histograma de forma que os pixels distribuam-se por toda a faixa
de 0 a 255. Isto melhorará o contraste da imagem.

Figura 3.20 - Imagem campinas_20000617.img e os histogramas originais de três bandas da imagem.

6.

Vamos inicialmente manipular o histograma da banda exibida em vermelho. Para facilitar,
exiba apenas o histograma da banda em vermelho. Acesse a lista popup da parte superior do
quadro Breakpoint Editor (seta vermelha, Figura 3.20) e selecione RED.

7.

Observe que os pixels da banda em vermelho, em sua maioria, ocupam uma faixa
compreendida entre os valores 20 e 144. O número máximo de pixels para um certo valor é
verificado para o valor 69. Para saber a freqüência (número de pixels) para cada valor,
posicione o mouse na extremidade das barras, as coordenadas de valor (eixo X) e número de
pixels (eixo Y) serão apresentadas ao lado dos respectivos eixos. O gráfico também
apresenta a função de transferência na forma de uma reta. Como nenhuma expansão de
contraste foi aplicada, a reta tem inclinação de 45º e na Lookup Table os valores de

114

entrada e saída são os mesmos e os pontos de quebra estão posicionados no início e no fim
da faixa de valores.
8.

Clique no ícone indicado pela seta verde na Figura 3.20. Observe a Red Lookup Table. Os
valores de entrada e saída são os mesmos e os pontos de quebra estão posicionados no
início e no fim da faixa de valores. Introduza dois novos pontos de quebra. Eles podem ser
introduzidos graficamente ou digitando suas coordenadas na Red Lookup Table. Digite os
pontos (48, 0) e (111, 255). Você imediatamente verá no gráfico o efeito dos novos pontos
de quebra. Os pixels que se concentravam originalmente dentro da faixa de valores entre
20 e 144, agora se distribuem por toda a faixa de 0 a 255. Observe que os pixels com
valores menores ou iguais a 48 assumiram o valor zero e os maiores ou iguais a 144
assumiram o valor 255. Veja na tabela Lookup Table a correspondência entre os valores
novos e antigos. Essa correspondência pode ser vista também no gráfico da função de
transferência (retas desenhadas sobre o histograma). Os novos valores são apresentados no
eixo Y, abaixo do valor da freqüência para cada pixel.

9.

Caso deseje introduzir pontos de quebra graficamente, clique no ícone indicado pela seta
amarela na Figura 3.20. Clique sobre a reta de transferência. O ponto de quebra será
marcado. Você pode alterar a função de transferência clicando sobre os pontos de quebra
já definidos e arrastando-os com o mouse. O ícone "tesoura" presente no quadro Breakpoint
Editor permite apagar um ponto de quebra da reta de transferência. Clique sobre ele e depois
sobre o ponto de quebra.

10. A Figura 3.21 apresenta o histograma antigo e o novo para a banda 5 da imagem,
representada em vermelho. O histograma antigo é mostrado sob o novo em cores pálidas.
Um resumo dos principais aspectos que podem ser observados no histograma de uma
imagem antes e depois da ampliação de contraste também é apresentado na Figura 3.21.
11. Por processo semelhante, você pode alterar os histogramas das outras bandas ou mesmo
alterar novamente o histograma da banda em vermelho. Tente fazer algumas outras
alterações, por exemplo: você pode reposicionar os pontos de quebra, clicando e arrastando
eles; pode inserir e eliminar pontos; ou mesmo estabelecer diferentes funções de
transferência para diferentes trechos do histograma.
Na Figura 3.22, veja algumas
sugestões para a introdução de pontos de quebra para as bandas da imagem que estamos
trabalhando. Os novos histogramas e a imagem resultante da aplicação desses pontos de
quebra são apresentados na Figura 3.23.

115
Ferrmentas de edição
do histograma, usados para
mover, incluir e excluir
pontos de quebra
Representa a freqüência
mais alta entre os valores
de entrada.
O eixo Y representa
tanto as freqüências do
histograma, como também
a faixa de valores de saída
para
a
função
de
transferência
(lookup
table).
O histograma em cores
pálidas
corresponde á
distribuição dos valores de
entrada (originais) e não
pode ser alterado.
O gráfico da função de
transferência (lookup table)
com os pontos de quebra
(pequenos quadrados)
Histograma dos valores
de saída (Este histograma
pode ser alterado pela
manipulação do gráfico da
função de transferência)
O
faixa
Para
faixa

eixo X representa a
de valores dos dados.
dados de 8 bits a
é de 0 a 255.

Í cone que permite
acesso a Look up Table

o

Figura 3.21 – Um resumo dos principais aspectos que podem ser observados no histograma de uma imagem antes
e depois da ampliação do contraste

Figura 3.22 – Sugestões de pontos de controle para realçar o contraste da imagem campinas20000617.img

116

Figura 3.23 – Novos histogramas e a imagem resultantes da aplicação
das funções de transferência definidas a partir dos pontos de quebra
sugeridos na Figura 3.22.

117

Ao abrir uma imagem, se a opção "No stretch" não for assinalada, o ERDAS
IMAGINE aplica um aumento de contraste automático para os dados na faixa de valores
compreendida entre duas vezes o desvio padrão abaixo e acima da média. Para os
valores abaixo e acima da faixa são atribuídos os valores zero e 255 respectivamente.
Portanto, quando exibido o histograma de uma imagem nestas condições, ele já
contará com uma ampliação de contraste e pontos de quebra no inicio e no final do
intervalo que sofreu ampliação de contraste. Caso a ampliação de contraste automática
não seja satisfatória, ela poderá ser alterada pelos mesmos procedimentos de
manipulação de histograma vistos anteriormente. Uma outra opção é acessar o Menu
Raster | Contrast
com diversas opções para alterações de contraste. Uma das
opções é a Equalização de Histogramas, (Histogram Equalize) objeto do próximo
exercício.

118

Exercício 4 - Aplicando a equalização de histogramas
A equalização de histograma é uma técnica não linear de ampliação de contraste que
redistribui os valores dos pixels de forma que haja aproximadamente o mesmo número de pixels
dentro de cada faixa de valores. O resultado aproximado é de um histograma plano. Nessa
condição, o contraste é aumentado nos picos do histograma e atenuado em suas extremidades
(LEICA GEOSYSTEMS, 2003).

1. Na barra de ícones principal do ERDAS IMAGINE clique em Interpreter. O quadro Imagine
Interpreter é aberto. Selecione Radiometric Enhancement| Histogram Equalization. Escolha
campinas20000617.img para arquivo de entrada e dê um nome para o arquivo de saída
(Figura 3.24).Clique em OK. Após terminar o processamento, você poderá abrir a nova
imagem (assinale No Stretch) e visualizar o novo histograma escolhendo Raster | Contrast |
Breakpoints.
2. Caso queira equalizar os histogramas de uma imagem já exibida em tela, basta clicar em
Raster no menu do visor e selecionar Contrast | Histogram Equalize.
3. A imagem e os histogramas resultantes da equalização são apresentados nas Figura 3.25 e
3.26.

Figura 3.24 - Quadro usado para equalizar o histograma
de uma imagem e salvar a imagem resultante em um novo
arquivo.

119

Figura 3.25 – Imagem obtida com a equalização de histograma

Figura 3.26 - Gráficos das funções de transferência
utilizadas na equalização dos histogramas
e os
histogramas resultantes da aplicação da equalização.

120

Exercício 5 - Utilizando filtros para detecção de bordas

Neste exercício será utilizada a técnica de filtragem por convolução para detecção de
bordas por meio de um filtro de soma zero.
.
1. Na barra de ícones do ERDAS IMAGINE clique sobre o ícone Interpreter.
2. O menu Image Intrepreter é mostrado. Selecione Spatial Enhancement | Convolution
3. O quadro Convolution é aberto (Figura 3.27).

Figura 3.27 – Quadro Convolution, utilizado para gerar uma nova imagem pela aplicação da filtragem por
convolução.

4. Em Input File selecione a imagem
spot5.img
que está
na pasta
.Em Output File digite convolve.img e escolha a pasta onde
será salva a imagem (Sugestão: C:/Tutorial_Imagine/Exercicios)
5. Em Kernel Select, na lista de máscaras apresentadas, selecione o 3 x 3 Edge Detect
(detecção de bordas). Observe as outras máscaras disponíveis.
6. Clique no botão Edit em Kernel Selection para editar a máscara. Observe que também há o
botão New que permite criar uma nova máscara (kernel).

121

7. Um quadro como o da Figura 3.28 é apresentado. Edite os valores da máscara (kernel)
conforme a figura e em seguida clique File | Close. Para editar, basta clicar sobre a célula
da matriz que você deseja alterar e digitar um novo número. Observe que a soma dos pesos
resulta em zero.
8. Clique OK. Espera a barra Job Status indicar Done e clique em OK.
9. Para checar o arquivo criado, abra um visor (Viewer).
10. Selecione File | Open | Raster Layer
11. Abra a imagem: convolve.img.
12. Clique em OK.
13. Em um segundo visor, abra a imagem original, anterior ao processo de filtragem.
14. No menu do ERDAS IMAGINE selecione Session | Tile Viewers e compare as duas imagens
lado a lado (Figura 3.29)

Figura 3.28 – Quadro que permite a edição das máscaras
utilizadas no processo de convolução

122

Figura 3.29– Imagem após a aplicação do filtro de detecção de bordas comparada com a imagem original.

Exercício 6 - Aplicando filtros em uma imagem exibida na tela
1. Abra a imagem campinas_20000617.img .
2. No menu do visor onde a imagem está aberta, selecione Raster | Filtering | Smooth (Figura
3.30)
3. Uma rápida suavização da imagem é realizada. Esse procedimento é útil quando se deseja
aplicar filtros para destacar alguma feição ou melhorar a exibição da imagem aberta na tela.
Esse procedimento não cria uma nova imagem e não altera os dados armazenados no arquivo
da imagem. Ao fechar a imagem exibida, a filtragem aplicada é perdida. Caso deseje salvar a
imagem filtrada, é conveniente utilizar o processo descrito no exercício anterior ou escolher
a opção Convolution Filtering .

123

Figura 3.30 – Menu com acesso às diferentes opções de filtros que
podem ser aplicados em uma imagem aberta na tela.

4. Abra a imagem campinas_b8.img e teste as outras opções de filtros existentes: Sharpen
(para realçar uma imagem), Find Edges (detector de bordas). A Figura 3.31 apresenta o
resultado obtido com a aplicação desses filtros e do filtro Smooth em uma parte da imagem.

Figura 3.31 – Imagens resultantes da aplicação dos filtros Smooth, Sharpen e Find Edges

124

5. Teste a opção

Convolution Filtering. Abra uma imagem e no seu visor acesse Raster |

Filtering | Convolution Filtering. Essa opção permite escolher a máscara de convolução que
será usada ou até criar uma nova pela opção New (Figura 3.32, seta vermelha) . Há ainda a
opção de aplicar os filtros para a fração da imagem que está sendo exibida na tela (on
demand), para toda a imagem (whole image) ou para uma AOI selecionada sobre a imagem
(AOI) (Figura 3.32, seta amarela). Pode-se ainda desativar/ativar a opção de normalização da
máscara de convolução (Figura 3.32, seta verde). Quando ativada, após a multiplicação dos
pesos da máscara pelos valores da imagem, os produtos resultantes são divididos pela soma
dos pesos da máscara de convolução, desde que esse total não seja zero. Se a aplicação da
filtragem for feita para toda a imagem (Whole Image),

há a opção de salvar a imagem

filtrada. Responda Yes na pergunta do quadro Attention, mostrado logo após a solicitação da
filtragem e, em seguida, responda OK no quadro Warning (Figura 3.32). Quando o processo
de filtragem terminar, clique em File | Save Top Layer as e forneça uma pasta e um nome
para salvar a imagem filtrada.

Figura 3.32 – Quadro Convolve com acesso às diferentes máscaras de convolução presentes no ERDAS IMAFINE

125

Figura 3.33 – Mensagens alertando que os valores dos pixels da
imagem serão editados. A primeira mensagem é
apresentada
quando a filtragem é aplicada sobre toda a imagem (whole image).
A segunda mensagem é apresentada quando
a primeira é
respondida positivamente.

6. Há ainda as opções de filtros estatísticos, acessíveis pelo menu Statistical Filtering. Esses
filtros atribuem aos pixels da imagem filtrada a média, a mediana, o valor máximo, mínimo,
majoritário ou minoritário observado dentro de uma janela com nXn pixels que se desloca
sobre a imagem. Quando solicitada a aplicação de filtros estatísticos em uma imagem, um
quadro como o da Figura 3.34 é aberto permitindo escolher o tipo de filtro (function) e o
tamanho da janela .

Figura 3.34 – Quadro que permite escolher o tipo de filtro
estatístico que será aplicado à imagem e o tamanho da
janela. Uma prévia do resultado também é apresentada.

126

Exercício 7 - Aplicando o filtro Crisp
O filtro Crisp é uma técnica de realce espacial presente no ERDAS IMAGINE. Esta técnica
calcula os componentes principais de uma imagem multibandas, aplica um filtro de convolução
apenas no primeiro componente principal e reconstrói a imagem original. A técnica mantém a
variância entre as bandas (ERDAS, 1999a).
1. Na barra de menus do ERDAS IMAGINE clique sobre o ícone Interpreter.
2. O menu Image Intrepreter é mostrado. Selecione Spatial Enhancement | Crisp.
3. O quadro Crisp é aberto.
4. Em Input File selecione

a

imagem

5. Em Output File digite viracopos_crisp.img
Sugestão: C:/Tutorial_Imagine/Exercicios.

viracopos.tif

que

está

na

pasta

escolha a pasta onde será salvada a imagem.

6. Selecione em Output Options a caixa de checagem de Stretch to Unsigned 8 bit.
7. Clique Close.
8. Espere a barra Job State indicar Done, então clique OK. Este processo de realce
leva bastante tempo para ser concluído.
9. Abra um visor (Viewer).
10. Selecione File | Open | Raster Layer.
11. Abra a imagem com realce: viracopos_crisp.img.
12. Clique em OK.
13. Compare-a com a imagem original.
14. Procure ampliar partes de ambas as imagens e veja a diferença que esta técnica de realce
espacial proporciona (Figura 3.35)

127

Figura 3.35 – Imagem antes e
filtro Crisp.

depois da aplicação do

128

Exercício 8 - Fusão de imagens com diferentes resoluções espaciais.
1. Clique no ícone Interpreter (barra de ícones do ERDAS IMAGINE).
2. No quadro Image Interpreter clique em Spatial Enhancement (Figura 3.36).
3. No quadro Spatial Enhancement clique em Resolution Merge (Figura 3.36)
Resolution Merge é aberto (Figura 3.33).

O quadro

Figura 3.36 – Menus para acesso ás técnicas de Realce Espacial e Fusão de
Imagens (Resolution Merge).

4. Utilize a imagem pancromática campinas_b8.img (14,25 m de resolução espacial) como
imagem de alta resolução e a imagem campinas_20000617.img (28,5m de resolução
espacial) como a imagem multiespectral. Escolha um nome e caminho para o arquivo de saída
(Output File) e preencha o quadro Resolution Merge conforme a Figura 3.37..
5. Use apenas as bandas 3, 4 e 5 da imagem multiespectral para fazer a fusão. Em Select
Layer digite 3:5
6. Clique em OK no quadro Resolution Merge.
7. O processo de fusão de imagens é lento. Quando a tarefa estiver completa, clique em OK na
barra de progresso Job State. (Figura 3.38)
8. Abra a imagem resultante da fusão em um visor. (Figura 3.39)

129

9. Você poderá testar os outros métodos de fusão (Multiplicativo e Transformação de Brovey).
Basta alterar o método no quadro Resolution Merge. O procedimento restante é o mesmo.
Compare os resultados. As Figuras 3.40 e 3.41 apresentam a imagem utilizada neste
exercício após a fusão pelos métodos Multiplicativo e Transformação de Brovey.
.

Figura 3.37. – Quadro Resolution Merge onde são introduzidos os arquivos das imagens que
serão utilizadas no processo de fusão. Permite ainda escolher o método de fusão, a técnica de
reamostragem e as bandas da imagem multiespectral que serão usadas.

Figura 3.38 – Barra de progresso do ERDAS IMAGINE. Indica a porcentagem da tarefa solicitada
que já foi realizada. Quando a fusão estiver completa a barra indicará 100%.

130

Figura 3.39 - Imagem obtida por fusão utilizando o método dos Componentes Principais

Figura 3.40 - Imagem obtida por fusão utilizando o método Multiplicativo.

131

Figura 3.41- Imagem obtida por fusão utilizando o método Transformação de Brovey.

132

4. Retificação, Georreferenciamento
e Registro de Imagens

Introdução
A retificação é necessária em casos onde a grade de pixels de uma imagem deve ser
alterada para ajustar-se a um sistema de projeção cartográfica ou a uma imagem de referência.
Antes da retificação dos dados, é necessário determinar um sistema de coordenadas apropriadas
para a base de dados. Durante a retificação, os valores dos pixels da imagem são reamostrados
para ajustarem-se dentro da nova grade de linhas e colunas de pixels. Apesar de alguns
algoritmos usados para calcular os novos valores durante a reamostragem serem altamente
confiáveis, alguma integridade espectral de dados é perdida durante a retificação. Se as
coordenadas ou unidades do mapa não são necessárias na aplicação, é prudente não retificar a
imagem. Uma imagem não retificada é mais espectralmente correta do que uma imagem
retificada (ERDAS, 1999a).
O georreferenciamento de uma imagem refere-se ao processo de assinalar coordenadas
cartográficas aos dados de uma imagem. Se os dados da imagem já estão ajustados a um
sistema de projeção, mas ainda não referenciados a um sistema de coordenadas apropriado, eles
não necessitam de retificação, apenas de georreferenciamento. É o que ocorre, por exemplo,
quando um arquivo de imagem é produzido por escaneamento ou digitalização de um mapa
impresso. Esses processos produzem imagens planas, mas não contém uma informação de
coordenadas cartográficas. Portanto, a menos que haja alguma inclinação ou rotação da
imagem, elas apenas precisam ser georreferenciadas (ERDAS, 1999a).
Em muitos casos, imagens de uma área que são coletadas a partir de diferentes fontes
devem ser usadas juntas. Para isso, a grade de pixel de uma imagem deve ser ajustada a grade
da outra imagem na mesma base de dados. Ao processo de fazer uma imagem ajustar-se a outra
dá-se o nome de registro. Um sistema de coordenadas cartográficas não precisa estar
necessariamente envolvido no processo de registro. Uma imagem não retificada pode ser
registrada a uma outra imagem também não retificada (ERDAS, 1999a).
A retificação, por definição, envolve o georreferenciamento, já que qualquer projeção
cartográfica que venha a ser usada na retificação estará associada a coordenadas cartográficas.
O registro de imagem com imagem envolve o georreferenciamento apenas se a imagem de
referência já estiver georreferenciada. O georreferenciamento, por si só, envolve apenas o
processo de assinalar coordenadas cartográficas ao arquivo de imagem. A grade da imagem não
sofrerá alterações (ERDAS, 1999a).
.

133

Exercício 1 - Preparando Imagens para Retificação
1. Feche todos os visores (Viewers) ativos do ERDAS IMAGINE.
2. Na barra de ícones do ERDAS IMAGINE clique sobre Viewer. Um novo visor será mostrado.
3. Na barra de menus do ERDAS IMAGINE selecione Session | Tile Viewer. Dois visores serão
mostradas lado a lado na tela do monitor de vídeo.
4. No primeiro visor selecione File | Open | Raster Layer.
5. Selecione em Input File o arquivo viracopos.tif
presente na
pasta
C://Tutorial_Imagine/Dados
ou outra pasta que você escolheu para colocar os arquivos
necessários para este tutorial. Esse arquivo contém a imagem não retificada.
6. Em Raster Option escolha : Gray Scale, Layer 3 e Fit to frame. Clique OK. Somente a banda
3 da imagem será apresentada em tons de cinza. Se você preferir, poderá visualizar a
imagem em uma composição colorida com 3 bandas, entretanto, normalmente é mais fácil
selecionar pontos de controle para georreferenciamento em uma única banda.
7. No segundo visor abra a imagem viracopos_eros.tif. Por ser uma imagem pancromática, não
é possível visualizá-la por meio de uma composição colorida. Essa imagem está
georreferenciada à projeção UTM e será utilizada como imagem de referência. Em Raster
Options escolha Gray Scale e Fit to Frame.
8. Na barra de menus do visor onde está aberta a imagem não retificada (viracopos.tif)
selecione Raster | Geometric Correction.
9. No quadro Set Geometric Model selecione Polynomial e clique OK (Figura 4.1)

134

Figura 4.1 - Quadro Set Geometric
Model. Permite escolher o modelo
geométrico utilizado na retificação.

10. As ferramentas do Geo Correction serão abertas, conforme Figura 4.2.

Figura 4.2 - Caixa com as ferramentas
para correção geométrica.

11. No quadro Polynomial Model Properties (Figura 4.3)
seguida, clique Close.

escolha Polynomial Order = 1. Em

.

O ERDAS IMAGINE ajustará aos dados uma equação polinomial que represente o
relacionamento entre as coordenadas da imagem de entrada (não retificada) e as coordenadas da
imagem de referência. O método utilizado será o dos Quadrados Mínimos. Essa equação polinomial
será usada para converter as coordenadas de todos os pontos da imagem não retificada para o sistema
de coordenadas da imagem de referência, gerando a imagem corrigida. Neste exercício, será usada
uma equação polinomial de ordem 1. Dependendo da distorção da imagem que será corrigida, poderá ser
necessária a utilização de uma polinômio de ordem maior para a obtenção de melhores resultados. A
ordem de um polinômio é o maior expoente usado na equação polinomial.
A distância entre as coordenadas de referência de um determinado ponto (xr, yr) e as
coordenadas do mesmo ponto já transformadas pela equação polinomial (xi, yi) será apresentada no
quadro GCP Tool como RMS error (erro raiz média quadrática).
O erro raiz média quadrática para cada ponto (Ri) é calculado pela fórmula seguinte:

Ri = ( xr − xi ) 2 + ( yr − yi ) 2

135

Figura 4.3 – Quadro que permite acesso às propriedades do modelo
polinomial.

12. O quadro GCP Tool Reference Setup será aberto. Selecione Existing Viewer e clique OK
(Figura 4.4).

Neste exercício você irá georreferenciar
uma imagem a partir de pontos de controle (Ground
Control Points=GCP) adquiridos em uma outra
imagem, já aberta em outro visor. O ERDAS
IMAGINE permite outros modos de aquisição de
pontos de controle. Você pode,
por exemplo,
fornecer as coordenadas dos pontos de controle
pelo teclado, por meio de mesa digitalizadora ou
por meio de arquivos ASCII ou *.gcc (Figura 4.4).
Caso a imagem ou arquivo vetorial que você irá
utilizar para adquirir os pontos de controle ainda
não esteja aberto, você poderá escolher Image
Layer ou Vector Layer. Um quadro será aberto,
permitindo localizar e selecionar o arquivo que será
usado .

Figura 4.4 - Quadro GCP Tool. Utilizado para
definir a forma de aquisição dos pontos de
controle.

136

13. Um quadro solicita que você selecione o visor onde está a imagem de referência (imagem
que será usada para a aquisição dos GCP). Clique sobre qualquer ponto dessa imagem. O
quadro Reference Map Information será aberto mostrando informações da imagem.
14. Clique OK no quadro Reference Map Information.

15. Uma cruz com um retângulo no centro (cursor de área) será apresentada sobre cada
imagem. A porção de cada imagem que está dentro do retângulo do cursor será apresentada
ampliada em duas pequenas telas auxiliares (Figura 4.5). Esse retângulo pode ser movido,
clicando sobre o seu centro e arrastando-o. Seu tamanho também pode ser alterado, clicando
sobre seus lados e arrastando-os. As telas que apresentam as imagens, tanto as principais
quanto as auxiliares, também podem ser ampliadas, clicando e arrastando suas bordas ou
vértices.
16. Observe que na parte inferior da tela do vídeo, o quadro GCP Tool é apresentado. Esse
quadro apresenta as ferramentas que serão utilizadas na aquisição e processamento dos
pontos de controle e checagem, bem como listará todos os pontos adquiridos, suas
coordenadas e estatísticas relacionadas.
17. No quadro GCP Tool verifique se o ícone
está ativado. Caso contrário, clique sobre ele
para ativá-lo. Isso ajusta automaticamente um polinômio aos pontos introduzidos pelo
método dos quadrados mínimos e permite que os resíduos em X e Y e o erro raiz média
quadrática para cada ponto sejam apresentados conforme os pontos são adquiridos.

Figura 4.5 – Aspecto das imagens prontas para o início da aquisição de pontos de controle

137

Exercício 2 - Adquirindo pontos de controle
1. Iniciando a aquisição dos pontos de controle, encontre um ponto facilmente identificável em
ambas as imagens: um cruzamento de estradas, por exemplo. Utilizando as ferramentas de
zoom, você poderá ampliar as imagens para melhor localizar pontos notáveis. Desloque o
cursor de área sobre esse ponto, assim você poderá vê-lo ampliado na tela auxiliar. Veja a
Figura 4.6. Ela já possui alguns pontos de controle marcados (círculos amarelos). Caso ache
conveniente, você poderá utilizar os mesmos pontos de controle assinalados nesta figura. É
importante que os pontos de controle estejam bem distribuídos por toda a imagem para uma
correta retificação.

Figura 4.6 - Imagem viracopos.tif apresentando algumas sugestões para a aquisição de pontos de controle (círculos
amarelos).

2. Após escolher o ponto, clique sobre o ícone
presente no quadro GCP Tool. Em seguida,
na tela que apresenta a imagem a ser georreferenciada, clique sobre o ponto escolhido para
ponto de controle. Esse ponto será marcado com o símbolo do ponto de controle e pelo seu
identificador (GCP#1). Ajuste o posicionamento do ponto clicando sobre seu símbolo e
arrastando-o para o local exato. Esse ajuste de posicionamento pode ser feito na tela auxiliar
ou diretamente na tela principal. O ajuste feito na tela auxiliar é imediatamente transferido

138

para a tela principal. O cursor de área pode impedir o ajuste diretamente na tela principal.
Caso isso ocorra, arraste o cursor de área de forma que ele não envolva o gcp que será
ajustado.
3. Novamente clique sobre o ícone de aquisição de pontos de controle
. Em seguida, clique
sobre o ponto correspondente ao GCP#1 na imagem de referência, que também será
marcado como GCP#1. Ajuste seu posicionamento seguindo as mesmas instruções da etapa
anterior.
4. Observe no quadro GCP Tool que o ponto de controle adquirido é listado, juntamente com
suas coordenadas. Adquira outros pontos de controle repetindo as etapas 2 e 3. Caso você
esteja utilizando um modelo polinomial de primeira ordem, a partir do quarto ponto o
posicionamento do GCP na imagem de referência será automático, entretanto, não deixe de
verificar se este posicionamento está correto. Normalmente, ele precisa de algum ajuste.

Figura 4.7 - Quadro GCP Tool listando os pontos de controle já adquiridos, suas coordenadas, resíduos e o erro raiz
média quadrática. Os pontos listados são os mesmos da Figura 4.6.

5. Caso queira mudar a cor de marcação de algum dos pontos adquiridos, selecione o ponto
desejado clicando na primeira coluna da linha onde o ponto é listado no quadro GCP Tool. A
linha toda correspondente ao ponto selecionado é destacada em amarelo. Clique com o botão
direito do mouse na célula da coluna Color. Um menu permite escolher a cor desejada.
Observe que a mudança de cor pode ser feita tanto para a imagem que está sendo
georreferenciada quanto para a imagem de referência.
6. Quando um modelo de primeira ordem é utilizado, observe que as colunas de resíduos e
RMS Error são ativadas após o terceiro ponto adquirido. Essas colunas apresentam, para
cada ponto de controle, os resíduos entre as coordenadas de referência e as coordenadas
transformadas pela equação polinomial ajustada pelo método dos quadrados mínimos. O
erro raiz média quadrática (RMS Error) em um determinado ponto é a distância entre as
coordenadas de referência do ponto e as coordenadas transformadas para o mesmo ponto. É
portanto, um indicativo da qualidade da correção da imagem no entorno daquele ponto. Um
indicativo da qualidade da correção em toda a imagem é o erro raiz média quadrática total,
apresentado na parte superior do quadro GCP Tool (Control Point Error). O erro raiz média
quadrática (T) é calculado pela seguinte fórmula:

139

T=

1 n
∑ XRi2 + YRi2
n i =1

Onde:

XRi = ( xr − xi ) e YRi = ( y r − yi )
n = número total de pontos de controle
i = número do ponto de controle
x r e y r são as coordenadas de referência
x i e y i são as coordenadas transformadas
O quadro GCP Tools ainda apresenta uma coluna denominada Contrib. que
apresenta a contribuição de cada ponto para o erro raiz média quadrática total. Esta
contribuição (Ei) é calculada pela fórmula:

Ei =

Ri
T

Onde:
Ei = contribuição do ponto de controle i para o erro raiz média quadrática
total
Ri

=

erro raiz média quadrática para cada ponto

T = erro raiz média quadrática total
7. Observe o Control Point Error na parte superior do quadro GCP Tool. De maneira geral,
considera-se aceitável um erro igual ou inferior a um pixel da imagem que está sendo
retificada. No GCP Tool, os erros são apontados em unidades do sistema de coordenadas da
imagem não retificada. Verifique em Utilities | Layer Info a unidade utilizada para esta
imagem e o tamanho de um pixel. Caso o erro total não seja aceitável , você poderá corrigir
a posição de algum ponto, eliminar pontos em que haja dúvidas quanto ao correto
posicionamento na imagem de referência, ou ainda, adquirir outros pontos de controle, até
alcançar um resultado satisfatório.
Notas:
Selecionando pontos
A seleção de um ponto é necessária para movê-lo graficamente ou para eliminá-lo. Você
pode selecionar um GCP graficamente no visor ou no quadro GCP Tool.
Para selecionar graficamente um ponto, clique no ícone de seleção do quadro GCP Tool,
representado por uma seta inclinada (destacado em vermelho na Figura 4.7) e em seguida sobre
o ponto desejado. Para selecionar um ponto por meio do quadro GCP Tool clique em sua célula
na coluna Point #.

140

Eliminando Pontos
Para eliminar um GCP, após selecioná-lo no quadro GCP Tool, clique direito na coluna
Point # e selecione Delete Sellection no menu aberto

Número de pontos de controle necessários
O número mínimo de pontos de controle necessário para calcular a transformação
depende da ordem da transformação. Esse número de pontos é: (t+1)(t+2)/2, onde t é a ordem
da transformação (ERDAS, 1999b) Assim , são necessários 3, 6 e 10 pontos para
transformações polinomiais de primeira, segunda e terceira ordens, respectivamente.
No exercício apresentado foi escolhido um modelo de primeira ordem, portanto 3 pontos
de controle já seriam suficientes para o cálculo da transformação, entretanto, para um melhor
resultado, é aconselhável a aquisição de um número maior de pontos desde que bem distribuídos
e precisos.
Alterando a ordem da transformação
Para alterar a ordem da transformação após a aquisição dos pontos de controle , use o
quadro Polynomial Model Properties, disponível a partir do Geo Correction Tools (ícone
quadro Polynomial Model Properties selecione Parameters e mude a ordem polinomial.

). No

Cálculo dos erros
Os cálculos da transformação polinomial e dos erros são feitos ao mesmo tempo em
que os pontos de controle são introduzidos ou editados. A ativação/desativação do cálculo em
tempo real é feita pelo ícone
. Quando ativado,
você pode mover um ponto no visor
enquanto observa a alteração dos erros no quadro GCP Tool.
Erros em função da escala
O erro pode ser analisado em função da escala que se está trabalhando. Considera-se
aceitável um erro de [0,5 mm x denominador da escala]. Se a imagem for usada para um
trabalho na escala 1:50000, por exemplo, o erro aceitável é de 25 m (INPE, 2002).

Matriz de Transformação
A matriz de transformação contém os coeficientes da equação polinomial
utilizada para converter as coordenadas dos pontos da imagem não retificada para o sistema de
coordenadas da imagem de referência, gerando a imagem corrigida. Essa matriz pode ser
acessada por meio do Geo Tools Corrections. Clique sobre o ícone
A matriz de
transformação será apresentada no quadro Polynomial Model Properties (Figura
4.8).

141

Figura 4.8 – Matriz de transformação

142

Exercício 3 - Inserindo pontos de checagem
1. Os pontos de checagem são utilizados para checar a acurácia da transformação. Eles são
introduzidos da mesma forma que os pontos de controle, porém não entram no cômputo da
matriz de transformação.
2. Para inserir um ponto de checagem, no menu do quadro GCP Tool clique em Edit e selecione
Set Check Point. O processo de inserção de pontos de checagem é exatamente o mesmo
dos pontos de controle. Eles também são listados no quadro GCP Tool e marcados como
Check na coluna Type . Como não participam da matriz de transformação, eles não alteram
os erros associados aos pontos de controle listados.
3. Você pode verificar os erros entre o posicionamento dos pontos de checagem introduzidos
e o posicionamento do mesmo ponto calculado pela matriz de transformação. Para isto, você
precisa ativar o ícone
no quadro GCP Tool. Os erros são apresentados na coluna RMS
Error. Nesse caso, a apresentação dos erros associados aos pontos de controle é desativada.
No topo do quadro GCP Tool é apresentado o erro raiz média quadrática total dos pontos de
checagem. Quando quiser novamente ativar a apresentação dos erros associados aos pontos
de controle clique no ícone
4.

.

Um ponto de controle pode ser transformado em um ponto de checagem e vice-versa.
Experimente fazer esta transformação. Selecione um ponto de checagem qualquer . Em
seguida clique em Edit na barra de menus do quadro GCP Tool e selecione Set Point |
Control. O ponto de checagem será transformado em ponto de controle. Lembre-se que,
nesse caso, a matriz de transformação e os erros associados serão alterados. Caso não
deseje esta alteração, selecione novamente o ponto e transforme-o novamente em ponto de
checagem selecionando Edit | Set Point | Check. Os pontos de checagem também podem
ser eliminados seguindo o mesmo processo dos pontos de controle.

Figura 4.9 - Quadro GCP Tool apresentando alguns pontos selecionados como pontos de checagem (linhas em
amarelo). Pode-se atribuir aos pontos de checagem uma cor diferente da atribuída aos pontos de controle para
que possam ser diferenciados sobre a imagem.

143

Exercício 4 - Reamostrando uma Imagem
Após verificar se os erros associados aos pontos de controle a aos pontos de checagem
são adequados a acurácia exigida para a transformação em questão, a imagem estará pronta para
ser reamostrada.
A reamostragem é o processo de cálculo de novos valores para a imagem retificada pela
aplicação da matriz de transformação obtida a partir dos pontos de controle adquiridos. Um novo
arquivo para a imagem retificada é criado. Todos as camadas da imagem fonte contendo dados
matriciais serão reamostradas. A imagem retificada terá o mesmo número de camadas da
imagem fonte.
O ERDAS IMAGINE dispõe de quatro algoritmos de reamostragem: vizinho mais próximo
(nearest neighbor), interpolação bilinear, convolução cúbica e spline bicúbico. Escolha o mais
adequado ao seu propósito. Uma explicação sobre os processos de reamostragem é apresentada
no Exercício 14 do Capítulo 2.
Vamos iniciar o processo de reamostragem:

1. Clique sobre o ícone de reamostragem

presente no Geo Correction Tools.

2. O quadro de reamostragem é aberto (Fig. 4.10). Em Output File, escolha a pasta onde você
salvará o arquivo da imagem retificada e dê um nome para este arquivo. Sugestão:
viracopos-spot.tif

Figura 4.10 – Quadro utilizado para reamostar
uma imagem

3. Em Resample Method clique na lista popup e selecione Nearest Neighbor.

144

4. Clique Ignore Zero in Stats, assim os pixels com valor zero serão excluídos quando as
estatísticas são calculadas para o arquivo de saída.
5. Clique OK no quadro de reamostragem (Resample).
6. A reamostragem é iniciada e uma barra indica o progresso da operação. Quando ela indicar
100% clique em OK.
7. Feche a imagem original não retificada exibida na tela Viewer #1. Clique "No" em todos os
diálogos que perguntem se você deseja salvar as alterações efetuadas.
8. O processo de correção geométrica é encerrado.

145

Exercício 5 - Exibindo a Imagem Retificada
1. Um visor deverá estar exibindo a imagem de referência utilizada no processo de retificação.
Em outra visor abra a imagem que você retificou (viracopos_spot.tif). Ajuste a exibição das
duas telas em Session | Tile Viewer.
2. Clique direito sobre uma das imagens. No Quick Viewer aberto escolha Geo.Link/Unlink. Um
quadro de instruções é aberto (Figura 4.11). Clique sobre a outra imagem.. Um vínculo (link)
é estabelecido entre as imagens abertas.

Figura 4.11– Instruções para estabelecer um vínculo entre duas imagens.

3.

Volte ao visor que exibe a imagem retificada; clique direito e escolha Inquire Cursor no
Quick View aberto. Um cursor (retículo em forma de cruz) é colocado em ambas os visores,
juntamente com um quadro que fornece informações sobre a posição do cursor.

4.

Arraste o cursor sobre uma das imagens. Como a movimentação dos cursores foi unida
pela ativação da opção Geo Link/Unlink, a movimentação em uma das telas movimenta
simultaneamente o cursor da outra tela. As informações da posição do cursor apresentadas
no quadro de informações são atualizadas ao mesmo tempo em que o cursor é arrastado.
Caso a imagem tenha sido corretamente retificada, a posição dos cursores nas duas imagens
deverá ser a mesma.

5.

Para encerrar este processo de verificação da retificação, clique Close no quadro Inquire
Cursor.

146

Referências
BATISTELLA, M. et al. Satélites de Monitoramento. Campinas: Embrapa Monitoramento por
Satélite, 2004. Disponível em: <http://www.sat.cnpm.embrapa.br>. Acesso em: 30 nov.
2005.
CRÓSTA, A. P. Processamento digital de imagens de Sensoriamento Remoto. Campinas:
IG/UNICAMP, 1993. 170p.
CRÓSTA, A. P.; SOUZA FILHO, C. R. Sensoriamento Remoto. In: ANUÁRIO Fator GIS 97: o
guia de referência do geoprocessamento. Curitiba: SAGRES, 1997. p. C10 – C21.
ERDAS. Field Guide. Atlanta: ERDAS Inc., 1999a. 672 p.
ERDAS. Tour Guides. Atlanta: ERDAS Inc., 1999b. 636 p.
INPE. Espectro Eletromagnético. pdi_3.gif. Altura: 584 pixels. Largura: 911 pixels. 96 dpi. 8
bits.
7,72
KB.
Formato
GIF
.
Disponível
em:
<
http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/download.php>. Acesso em: 30 nov. 2004.
INPE. SPRING: Tutorial de Geoprocessamento. São José dos Campos: INPE, 2002. Disponívell
em: <http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/index.html>. Acesso em:30 nov. 2005.
JENSEN, J. R. Chapter 2: Eletromagnetic radiation principles. In: JENSEN. J.R.; GARCÍAQUIJANO, M. J. Principles of Remote Sensing. Columbia: University of South Carolina, 2005.
Disponível em: <http://www.cas.sc.edu/geog/rslab/551/index.html>.
Acesso em 06 dez.
2005.
LEICA GEOSYSTEMS
2003. 1 CD-ROM.

Erdas Imagine

Versão 8.7:

Leica Geosystems GIS & Mapping LLC.,

LILLESAND, T. M.; KIEFER, R.W.; CHIPMAN, J.W. Remote sensing and image interpretation. 5.
ed. New York: J. Wiley & Sons, 2004. 763 p.
MARQUES FILHO, O.; VIEIRA NETO, H.
Brasport, 1999. 410 p.

Processamento digital de imagens.

Rio de Janeiro:

MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação. São
José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2001. 250 p.
NOVO, E. M. L. M Sensoriamento Remoto:
Blücher, 1992. 308 p.

princípios e aplicações. São Paulo: Ed. Edgard

Doc44 procimagens erdas

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados (12)

Semelhante a Doc44 procimagens erdas (20)

Mais de Onaldo Nunes (9)

Doc44 procimagens erdas