Foster Brown
12-26-2005, 01:18 PM
Digitalização Manual: Notas sobre estimativas de área de florestas com copas afetadas pelas queimadas. - Foster Brown, 26Dez05
Introdução
Um primeiro passo para avaliar o impacto das queimadas que aconteceram este ano na Região MAP (Madre de Dios, Acre, Pando) é determinar a área afetada pelas queimadas. Neste processo de determinar a área, vamos aplicar o método de aproximações sucessivas para que possamos fornecer para a sociedade regional uma noção básica do impacto. A área de impacto de queimadas em pastos e áreas agricolas é importante e já foram feitas estimativas via relatorios da Defesa Civil e via uma estimativa de 200.000 ha do Wilfrid Schroeder de imagens tiradas entre julho e setembro.
A área de florestas afetadas pelas queimadas, porém, carece de uma primeira estimativa. Esta nota é para fornecer esta aproximação e para incentivar outras estimativas mais acuradas. Portanto vamos começar com métodos mais simples e de facil aplicação e avançar para métodos mais sofisticados.
Esta abordagem serve duas funções: 1) produzir informações rápidas, usando métodos que podem ser generalizados para outros usuários e 2) testar estes métodos via comparação com outros métodos que aplicam classificadores automáticos.
Métodos possiveis para usar:
1) Imagens impressas, traçando áreas em papel vegetal e superpondo em papel milimetrado. Via contando as quadradinhos é possivel estimar áreas (Serrano & Brown 2001. www.ufac.br/orgaosup/ pz/ setem/cartilha_GPS.pdf). Pretendemos usar este método com produtores rurais em sindicatos e no campo, mas por enquanto, decidemos começar com a digitalização manual usando SPRING 4.2 diretamente no monitor do computador das imagens CBERS-2.
2) Digitalização manual usando SPRING 4.2. Este método é dependente do operador e tem um componente grande de subjetividade. Ele usa o conhecimento do operador em termos de padrões de vegetação. Neste caso, já fiz mais que 10 horas de sobrevoos durante a epoca de queimadas e tive a oportunidade de ver as modificações que os incendios fizeram nas copas de árvores. Vi áreas de centenas a milhares de hectares afetadas. Também tinha curiosidade de observar as áreas em detalhes durante a digitalização (pelo menos no nível de imagens).
3) Classificação digital de imagens de satélite. Existem várias maneiras de classificação de imagens que vão ser discutidas durante comentários posteriores.
Digitalização Manual das Imagens
Resultados de digitalização, usando imagens CBERS2 (orbita e pontos: 180_111 e 180_112) do 12out05. Estas imagens não foram georreferenciadas e ficam disponiveis no site do INPE: www.inpe.br projetos e programas CBERS.
Como a primeira aproximação, usei SPRING 4.2 (disponivel no site www.inpe.br) para ler imagens CBERS2 e fiz uma composição das bandas 3 (vermelho), 4 (invermelho proximo) e 2 (verde), utilizando as cores RGB (vermelha, verde e azul), respectivamente. Nesta composição, florestas e vegetação densa aparecem verde porque elas refletam na invermelho proximo. Areas queimadas com cinzas tem valores reduzidos em todas as bandas, mas são mais evidentes na banda 4, infravermelho próximo.
Usei como realce, os seguintes valores:
Bandas 342
Min Max para contraste linear
Banda 3: 42 77
Banda 4: 84 194
banda 2: 86 146
Com este realce, fiz a digitalizaçao manual das duas cenas (180_112 e 180_111 do dia 12out05), usando um Plano de Informação (PI) temático na escala de 1:20.000.
Estas imagens nao foram georreferenciadas. Isto significa que o erro de localização pode ser na escala de 5 a 10 km. Exemplos do resultados de digitalização se encontram em anexo. Os arquivos SHAPE estao em anexo no formato ZIP.
Resultado dos dois arquivos vetoriais com os seguintes dados
Imagem 180_112 180_111
Area 52.114 ha 57.971 ha
Salvei estes arquivos vetoriais no formato shape (ArcView). Transferi estes arquivos shape ao software IDRISI Kilamanjaro e derivei os dados abaixo depois de transformar os arquivos vetoriais em arquivos raster. Notam que a área total difere um pouco do valor derivado do arquivo vetorial. Mas tanto a analise vetorial quanto analise raster mostrou que a soma de áreas de florestas com copas afetadas supera 100.000 ha nas duas cenas.
Resultados:
Imagem 180_112 180_111
area total 51.019 ha 56.882 ha
no. de poligonos 60 88
Media 1.673 ha 646 ha
Mediana 341 ha 187 ha
Max 9.695 ha 7.409 ha
Min 38 ha 43 ha
Usando este modelo de aproximaçoes sucessivas, se pergunta se o total ~100.000 ha é um sub- ou super-estimativa do valor real. Os seguintes informações sugerem que esta é uma subestimativa.
1. Na digitalização manual, procurei as áreas maiores. Como pode ser visto na tabela acima, os poligonos foram maiores que 38 ha e 43 ha para as cenas 180_112_12out05 e 180_111_12out05, respectivamente. Areas de florestas com copas afetadas menores que estes valores nao foram medidas. (ver jpegs das areas detalhadas)
2. Há florestas onde as queimadas passaram por baixo sem afetar a copa. Consequentemente estas florestas nao aparecem facilmente em imagens de satelite e não foram digitalizadas.
3. Estas duas cenas nao cobram os municipios de Capixaba, Senador Guiomard, Acrelandia, Plácido de Castro, Porto Acre e Sena Madureira. No caso do municipio de Acrelandia, o Prefeito Tião Bocalon relatou que foram reportados 15.000 ha de florestas queimadas, mas ele acha que isto é uma subestimativa grosseira porque os produtores tiveram medo de multas.
4. Algumas áreas abertas foram incluidas nas áreas designadas como florestas com copas afetadas, mas foram poucas em termos de área. Estima-se que estas areas devem ser <<5% do total.
Baseados nestas informacoes, sugere-se que a área de florestas danificadas vai ser muito maior do que 100.000 ha.
Analise de acuracia.
Esta primeira aproximação carece de checagem no campo, porém, foi possivel ter uma noção geral Isto foi feito em uma maneira indireta. Em sobrevoos, foi facil constatar que existem areas de centenas ate milhares de ha de florestas afetadas pelas queimadas.
A segunda aproximação vai precisar de imagens georreferenciadas e superposicao de fotos aereas, além de trabalho de campo. Em anexeo se encontra um exemplo das 1.000 fotos georreferenciadas que devem ser usado neste trabalho.
Qualquer comentario, por favor, envie a mim (fbrown@uol.com.br).
Foster Brown
Rio Branco
26Dez05
Anexo 1. Dados dos poligonos. Resultado de transformaçao de vetor (SPRING) para raster (IDRISI Kilimanjaro) e extração como valores de atributos.
180_112_12out05, poligonos
no. area, ha
1 1814,78
2 358,38
3 236,15
4 7352,65
5 9695,43
6 5242,51
7 3992,59
8 1201,9
9 528,89
10 1784,46
11 300,51
12 143,41
13 378,42
14 133,19
15 825,73
16 1836,61
17 983,31
18 232,48
19 380,83
20 404,8
21 577,56
22 456,75
23 102,35
24 108,63
25 496,09
26 721,15
27 640,44
28 1122,67
29 314,8
30 281,8
31 153,12
32 234,43
33 471,24
34 323,8
35 204,84
36 175,81
37 206,53
38 375,69
39 363,74
40 1277,7
41 136,44
42 137
43 374,66
44 617,71
45 232,58
46 69,94
47 153,44
48 364,25
49 169,31
50 253,47
51 239,83
52 256,63
53 37,56
54 56,89
55 68,26
56 109,25
57 433
58 47,79
59 48,93
60 776,12
180_111_12out05, poligonos
no. area, ha
1 1788,62
2 1838,57
3 992,97
4 1321,29
5 643,39
6 172,52
7 733,41
8 1299,74
9 347,72
10 338,1
11 216,99
12 89,91
13 77,94
14 122,32
15 165,54
16 43,18
17 778,97
18 419,41
19 1518,05
20 1587,46
21 813,43
22 837,5
23 1814,55
24 2809,08
25 735,17
26 377,2
27 504,18
28 2713,64
29 1225,69
30 888,34
31 295,61
32 751,44
33 2729,24
34 440,22
35 1086,26
36 1210,84
37 992,16
38 801,78
39 568,49
40 1734,8
41 581,34
42 1495,32
43 206,92
44 263,14
45 110,03
46 87,33
47 235,65
48 143,53
49 222,44
50 87,33
51 416,16
52 113,75
53 351,97
54 166,39
55 258,56
56 136,51
57 207,18
58 696,98
59 171,27
60 122,16
61 105,39
62 1289,03
63 186,91
64 188,12
65 790,82
66 147,39
67 104,25
68 118,63
69 97,06
70 91,08
71 43,14
72 170,15
73 103,04
74 105,46
75 220,51
76 43,14
77 93,46
78 317,56
79 122,24
80 95,89
81 87,5
82 161,81
83 129,44
84 107,86
85 494,93
86 79,09
87 79,08
88 7409,11
Larissa Santos Saraiva
02-08-2006, 04:16 PM
Colegas
Eu queria repassar algumas informações sobre a classificação que a Mônica De Los Rios, eu (Larissa Saraiva) e Cláudio Cavalcante estamos fazendo. Usamos o método de classificação não supervisionada (método utilizado pelo PRODES) com algumas adaptação descritas na dissertação da Mónica De Los Rios. Ainda não concluímos a classificação, pois o processo de edição é demorado. A seguir descreveremos o passo-a-passo deste metodo, como ainda não temos muita experiência neste processo, gostaríamos de receber sugetões/correções para podermos chegar a um dado confiàvel:
1- O Software utilizado foi o Spring 4.2. A cena em que estamos trabalhando é a 180_112 do CBERS (12out2005) com as banda originais(2,4,3), gerreferenciada pela Mónica De Los Rios (não sei o valor do erro de georreferenciamento). Neste caso não poderá ser utilizada imagens já realçadas, ou seja, imagens sintéticas.
2- Modelo Linear de mistura espectral: aplicamos este modelo para podermos encontrar os pixels puros de solo, vegetação e água(sombra). Tivemos dificuldade em achar os valores desses pixels, pois não há na literatura valores estipulados para as imagens CBERS. Para cada componente (solo, vegetação e água/sombra) procuramos os pixels que menos sofriam influências de mistura, ou seja, para o pixel puro de solo procuramos o pixel que estava próximo ao encontro dos ramais e que tinham a coloração rosa claro; para o pixel de vegetação selecionamos o pixel que estava próximo a áreas de várzea e que apresentava um padrão mais uniforme de verde claro; e para água/sombra procuramos o pixel dos grandes lagos ou grande sombras de nuvens, geralmente são os píxels pretos. Depois da indição dos pixels puros nós obtivemos três imagens: img_fração_solo, img_fração_veg. e img_fração_sombra.
3- Segmentação: Aplicamos a segmentação nas imagens fração, utilizando o método de crescimento de regiões; similaridade 8 e área 25. Este processo é demorado, dependendo do computador ele pode demorar mais de 12h para cada imagem fração. Depois de concluído você terá uma imagem com os polígonos, que você irá utilizar no processo de edição.
4- Classificação: O classificador utilizado foi o ISOSEG e os limiares de aceitação foram 75%, 95% e 99%. Este processo é aplicado, geralmente na img_fração_solo, mas nesse caso utilizamos a img_fração_veg.
5- Edição Matricial: Depois da classificação faz-se o mapeamento da classes. Utilizamos as seguintes classes:
a) Floresta
b) Área aberta
c) Floresta queimada (com copa atingida)
d) Área aberta queimada
e) Nuvem
f) Sombra de nuvem
g) Hidrografia
Este processo é o mais demorado (cerca de uma a duas semanas), uma vez que seu processo é praticamente manual, pois o mapeamento automático de classes não é totalmente correto, por isso deve-se olhar cada pedacinho da imagem e utilizando a segmentação para corrigir todas as classes. Depois que todas as classes tiverem corrigidas podemos efetuar a medida de classes.
Foster Brown
03-23-2006, 11:08 AM
GEORREFERENCIAMENTO DE IMAGENS
Colegas,
Hoje (23mar06) Claudio Cavalcante e eu fizemos um pequeno teste para comparar duas imagens Landsat 002/67 (orbita/ponto):
(a) Landsat TM 7 1999 de GEOCOVER
(b) Landsat TM 5 2005 (13out), sem georreferenciamento, mas com muitas areas de florestas com copas afetadas pelos incendios.
e a leitura de um GPS (Garmin 12xl) com datum SAD 69.
Coordenadas cerca do SETEM/Parque Zoobotanico, Rio Branco, AC
GPS: 09 graus 57 min 25 seg S, 67 graus 52 min 27 seg.
As coordenadas do SETEM nas imagens, usando SPRING 4.2 para analise, tem uma incerteza de +- 1 a 2 pixels ou 30 m a 60 m. Um segundo de latitude/longitude é equivalente a cerca de 30 m.
(a) Landsat TM 7 (1999): 09 graus 57 min 27 seg S, 67 graus 52 min 26 seg.
(b) Landsat TM 5 (2005): 09 graus 46 min 05 seg S, 67 graus 46 min 20 seg.
Baseado nesta comparação simples, o divergencia entre duas medidas independentes -Geocover Landsat TM 7 e o GPS - foi menor do que a incerteza da leitura. Impressionante!
A imagem Landsat 5 tem uma divergencias > 20 km comparado com o GPS. Portanto, deve fazer georreferenciamento da imagem do ano 2005.
Foster Brown
Nara Pantoja
03-30-2006, 10:44 AM
Prezados colegas,
Gostaria de informá-los sobre o trabalho que temos feito com as fotografias aéreas já citadas em outros comentários do Foster Brown. Essas fotos podem ajudar nas estimativas de áreas queimadas.
Em nosso banco de dados temos aproximadamente 1000 fotos dos sobrevoos realizados no ano passado, sendo que destas cerca de 800 foram editadas. A edição baseou-se em apresentar em cada fotografia as referências para identifica-la: data do sobrevoo, horário, número da fotografia, fotógrafo, número do ponto do GPS, descrição, coordenadas geográficas, rumo, distância, orientação e responsável pela edição da foto.
A partir da análise desse banco de dados, podemos comparar as áreas que já entraram ou não nas estimativas feitas a partir das imagens e esse é o próximo passo que precisamos dar na utilização dessas fotos.
Estou anexando algumas fotos do sobrevoo do dia 04 de outubro para servir de exemplo do material que disponibilizamos, juntamente com o mapa da rota do sobrevoo e a tabela com as coordenadas.
Espero opiniões e sugestões suas,
Abraço, nvpantoja@yahoo.com.br
vBulletin v3.5.1, Copyright ©2000-2010, Jelsoft Enterprises Ltd.