MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL EM IMAGEM DE MODERADA RESOLUÇÃO ESPACIAL

Resumo

O conceito de mistura espectral apresenta várias aplicações na área de
sensoriamento remoto. Esta abordagem requer, entretanto, o conhecimento a
priori da resposta espectral dos membros de referência. Existem, na literatura,
diferentes propostas para estimar esta resposta, como por exemplo, o uso de
pixels puros, o uso de bibliotecas espectrais e a realização de medidas
radiométricas de campo. Na prática, a abordagem via pixel puro tem sido a
mais comumente empregada, por utilizar dados disponíveis na própria
imagem. Esta abordagem vai, entretanto tornando-se gradativamente
impraticável, na medida em que a resolução espacial dos dados decresce,
devido às dimensões da área coberta no terreno por cada pixel. Como solução
a este problema, é proposta neste estudo uma metodologia para fins de
estimação de refletâncias espectrais em dados de imagens de moderada
resolução espacial, empregando o modelo linear de mistura espectral (MLME)
e dados de imagens de resolução espacial média, na qualidade de dados
auxiliares. Objetiva-se desta forma facilitar a utilização das técnicas de
mistura espectral em estudos regionais, nos quais imagens de moderada
resolução espacial são freqüentemente as mais adequadas. A metodologia proposta foi testada utilizando-se dados dos sensores CCD (20 m) e IRMSS
(80 m) e WFI (260 m) a bordo da plataforma CBERS-2, na qualidade de
dados de média e moderada resolução espacial, respectivamente. As
refletâncias espectrais para as classes membros de referência foram estimadas
para as bandas espectrais do IRMSS e WFI CBERS-2 por meio da
metodologia proposta. A confiabilidade da abordagem proposta foi avaliada
por meio de diagramas de espalhamento para os dados CBERS-2 e também
pela comparação entre as imagens-fração, produzidas a partir dos conjuntos de
dados de imagem dos sensores analisados.