FUSÃO DE IMAGENS LANDSAT-5 TM E SPOT PANCROMATICA APLICADA AO MAPEAMENTO DO USO DA TERRA

Resumo

O presente trabalho trata da investigação e comparação entre processos de
fusão de imagens Landsat-5 TM e SPOT pancromática, observando os ganhos na
interpretabilidade e na classificação das imagens híbridas resultantes, bem como na
imagem original do Landsat. Sabe-se que o principal intuito da fusão de imagens é
aproveitar tanto a maior resolução espacial, no caso do SPOT, quanto a melhor
resolução espectral do Landsat-5 TM, gerando um produto que reúne ambas
características. Compreendida entre os pontos de coordenadas Lat. -25° 26' 32.33";
Lon. -49° 08' 57.11" e Lat. -25° 36' 10.04"; Lon. -49° 00' 10.38", a área de estudo
localiza-se na região metropolitana de Curitiba, Estado do Paraná. O processamento
digital das imagens teve início pela correção geométrica da imagem SPOT
pancromática, baseada em pontos de controle obtidos de ortofotocartas em escala
1:10000, em seguida a imagem Landsat-5 TM foi registrada com relação à
pancromática georreferenciada. Na correção geométrica da imagem SPOT, aplicouse
o método de reamostragem pelo Vizinho mais Próximo, e no registro da imagem
Landsat-5 TM aplicou-se o método de reamostragem pela Convolução Cúbica.
Então pôde-se dar seguimento aos três processos usados para fusão das imagens, a
saber: Cor Normalizada, transformação IHS e Análise da Componente Principal
(ACP). Observou-se um ganho significativo na interpretabilidade das imagens
híbridas resultantes dos processos de fusão. Foi executada uma classificação do tipo
supervisionada, com as regiões de interesse sendo definidas na imagem original Landsat-5 TM, em seguida foi utilizado o método da Máxima Probabilidade para a
classificação das imagens. E com o propósito de avaliar o índice de acurácia da
classificação, o coeficiente de concordância Tau foi calculado, permitindo comparar
estatisticamente as imagens quanto à classificação. As imagens híbridas
classificadas, geradas pelo método da Componente Principal e pelo método da Cor
Normalizada, foram as que alcançaram os mais altos índices de acurácia na classificação.

Merging Landsat-5 TM and panchromatic Spot images applied to the mapping of
field use

Abstract

This work deals with procedures to merge Landsat-5 TM and SPOT
panchromatic data. The main objective is to compare and investigate gains on both
classification and visual interpretability of the resultant hybrid and also raw images.
The three methods used to merge the images were the IHS (Intensity-Hue-
Saturation), Principal Component Analysis (PCA) and Normalized Color. The
merging of multsensor images intent to get not only the best spatial resolution from
the panchromatic image but also the best spectral information from the Landsat
image. The study site is in Curitiba, State of Parana, south of Brazil, being located
between the coordenates points Lat. -25° 26' 32.33"; Lon. -49° 08' 57.11" and Lat. -
25° 36' 10.04"; Lon. -49° 00' 10.38". The images processing was achieved by a coregistration
between SPOT panchromatic and Landsat images, so that it could be
possible to merge the data. Taken out from an 1:10,000-escale orthophoto, a set of
ground control points was used at first to make a geometric correction on a SPOT
panchromatic image, in this step, the resampling of the pixels was performed by the
Nearest Neighbor method whereas in the co-registration between SPOT and
Landsat-5 images, the resampling method used was the Cubic Convolution. A better
interpretability was observed in the resultant hybrid images. A supervised
classification was performed, being the areas of interest defined in the raw image
Landsat. The Maximum Likelihood was the algorithm used to classify the images.
The Tau coefficient was calculated in order to assess the classification accuracy. As a result, the hybrid images obtained by both PCA and Normalized color achieved the higher values of Tau coefficient in their classified images.